1.3.1　在自然科学领域的常见应用

以统计思维为基础的量化研究法在自然科学的研究中占据着非常重要的地位，推动自然科学实现了巨大的发展。其中的应用模式主要有以下3种。

1．面向实验实践等探究活动的数据挖掘及归纳

物理学、化学、生物学等领域均涉及大量实验，而且很多规律都建立在实验或实践活动的基础上。对实验数据的处理离不开科研统计思维。

在我们学习牛顿第二定律的时候，放在斜坡上的小车在等时间间隔下的位移与时间点均可通过摄像机等手段获取，对这些数据的处理，就是以时间作为自变量、以位移作为因变量的回归分析的过程。类似的例子不胜枚举。

2．新技术、新工艺、新产品提升效率、改进成效的检验

在医药领域，每日均有大量新型药品问世；而在农业领域，则总有众多新肥料、新农药上市。这些新产品的成效如何确定？

针对这一问题，绝对不能依赖单一的个案就做出“有效”或“无效”的结论。研究者通常需要预先选择大量的被试，并将他们随机分配为实验组和对照组成员，通过构建“实验组-对照组”的研究范式，设计出新产品有效性检验的研究方案。

在这种研究方案中，需要预先构建前测无显著差异的实验组和对照组，以保证参与研究活动的被试在实验前的各项指标基本相同。检验实验组前后测状态是否有显著差异，来论证实验组是否有变化。检验后测数据中实验组与对照组是否存在显著差异，来论证新产品的有效性。

这一研究模式在医药领域、农业领域、生物学领域、制造业领域等均被广泛地应用。

3．生态环境、水文特征的监测、分析与检验

在生态学、环境科学等领域，人们通过各种仪器、设备采集了大量的数据，并针对这些数据进行了不同层次的统计分析。比如，针对黄河流域生态环境、水文特征的宏观性描述统计；以某些指标作为因变量，基于某些因素的差异显著性检验，针对黄河流域不同村庄进行的聚类分析等。

正是由于统计分析技术的发展和计算机并行处理能力的提升，近几年面向生态环境、宏观水文规律的大数据研究取得了很多有价值的成果，对于促进国家的宏观发展意义重大。