定量分析方法主要包括回归分析、因子分析、聚类分析、主成分分析等。
这些方法都是通过对大量数据进行统计和分析，以获取模式、关联和结构等信息。
回归分析主要用于探究自变量与因变量之间的关系，可以预测因变量的变化。
因子分析用于发现多个变量之间的潜在因素，可以帮助简化数据和提取重要信息。
聚类分析通过将样本分为不同的类别或群组，可以揭示样本的内在结构和区别。
主成分分析则是用于降维和提取关键变量。
这些方法的特点和区别在于应用场景、数据类型和分析结果的不同。
回归分析适用于连续型因变量和连续/分类型自变量的关系研究，结果为模型系数和预测值。
因子分析适用于多维量数据的结构探索和变量简化，结果为因子载荷和解释方差。
聚类分析适用于无监督学习中的样本分类与分组，结果为类别标签和样本相似性度量。
主成分分析则适用于高维数据降维和关键变量提取，结果为主成分系数和解释方差比例。
总之，在定量分析中，根据具体问题和数据特征选择合适的方法，可以获得不同类型和深度的分析结果。