在评估定量分析的可靠性和准确性时，可以采取以下几种方法：
数据来源：首先要审查数据的来源，确保数据是来自可靠的来源，并且经过了正确的采集和处理。如果数据来源不可靠或数据采集过程存在偏差，那么定量分析的结果就会受到影响。
数据质量：检查数据的质量，包括数据的完整性、准确性、一致性和及时性。可以通过比对不同数据源的数据，进行数据清洗和校验，以确保数据质量达到要求。
方法论：审查定量分析所使用的方法论是否符合逻辑和统计原理。比如，要检查所选择的统计方法是否适用于分析的数据类型和研究问题，是否存在偏差或误差。
样本代表性：确保样本具有代表性，能够反映整体群体的特征。如果样本选择存在偏差或抽样方法不当，就会影响定量分析的结论的可靠性。
敏感性分析：进行敏感性分析，检验模型对不确定性因素的敏感程度。可以通过调整参数值或假设条件，观察对结果的影响，从而评估定量分析的稳健性和准确性。
交叉验证：采用交叉验证的方法验证模型的预测准确性。可以将数据划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，再用测试集验证模型的准确性和泛化能力。
实证研究：结合实证研究，对定量分析的结果进行验证。可以通过案例研究或实地调研，验证定量分析的结论是否符合实际情况，增加分析结果的可信度和准确性。
综上所述，评估定量分析的可靠性和准确性需要综合考虑数据来源、数据质量、方法论、样本代表性、敏感性分析、交叉验证和实证研究等多个方面，以确保分析结果的可信度和准确性。