计量型数据又称为定量数据，指的是可以被测量、数值化的数据，如身高、体重、收入、年龄等，它们可以用数字表示。下面是关于计量型数据统计分析的几个要点：
1. 描述性统计方法：描述性统计方法主要用于对数据进行基本的描述和概括，如测量中心位置、散布程度及数据分布情况等。常见的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差和四分位数等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析可以帮助人们深入了解数据中的规律和特征，识别异常值和缺失值等，从而更好地理解数据并为后续的统计分析做好准备。常用的探索性数据分析方法包括箱线图、直方图、散点图和QQ图等。
3. 假设检验：假设检验是一种用来判断样本统计量是否代表总体参数的方法，通过比较样本统计量与假定数值之间的差异来确定样本是否可以代表整个总体。常见的假设检验方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
4. 回归分析：回归分析是一种利用数据建立数学模型，预测变量之间关系的方法。它可以用来研究变量之间的线性或非线性关系，从而帮助人们做出更准确的预测和推断。常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逐步回归等。
综上所述，计量型数据的统计分析涉及到多个方面，需要结合具体情况来选择不同的方法和技术进行分析和解释。
