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分析知识产权政策信息
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在对收集到的信息进行质量评估、适当的整理和编码之后,便可采用评估方案中确定的信息分析方法，对信息进行定性或定量分析。由于政策影响范围很广，其定量分析通常会涉及大量数据，因此，往往需要借助于计算机或相关分析软件。在分析结果出来之后，研究人员会根据前面构建的政策影响模型和政策的目标,对分析结果进行阐释，从而对政策实现目标的程度、产生的外部影响等进行系统的评估。分析政策信息的基本方法包括统计分析、逻辑分析、理论分析三种,下面重点介绍描述统计方法。

对原始资料和数据进行描述和显示的方法很多，主要包括图解分析法、表格分析法、地图分析法、描述性统计等。前三种资料描述方法将在后面加以介绍，这里重点讨论描述性统计。所谓描述性统计(DescriptiveStatistics)是指用归纳性的数值对收集到的原始数据和资料进行概括的技术。它可分为单变量描述统计和多变量描述统计。单变量分析包括频数分布、集中量数分析、离散量数分析等，用以刻画政策评估中所关注的某单个变量的特征与状况。多变量分析用以揭示两个或两个以上变量之间的关系，常用的方法包括列联表、相关分析、回归分析、路径分析等。

统计推断学(InferentialStatistics)是借助于数据统计学中的方法，从样本的各种量数(统计值)概括出总体中的各种量数(参数值)的统计技术。统计推断可以分为两类:一是参数估计，即在获得样本信息的基础上推断总体情况，可分为点估计和区间估计两种类型;二是假设检验，即先构想出要调查的总体情况，然后进行随机抽样，并以样本的统计值检验原来的假设是否正确。在分析政策信息资料时，使用较多的是参数估计。


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