A análise estatística quantitativa é qualquer procedimento matemático que os indivíduos aplicam a dados específicos. Não faltam aplicações para este processo de análise. Os investidores podem usar esse tipo de análise estatística para avaliar ações, e os pesquisadores definem hipóteses e as empresas avaliam as principais decisões usando esse processo. Os dois grandes grupos de processos de análise quantitativa são estimativas de intervalo e testes de hipótese, que fornecem ferramentas específicas para uso.
As estimativas de intervalo requerem parâmetros definidos em uma amostra de dados específica. Este processo começa com a seleção de uma amostra de um conjunto maior de população, pois muitas vezes é impraticável medir uma população inteira. Nesse tipo de análise estatística, população é um termo amplo que representa qualquer grande grupo de dados. A partir da amostra selecionada, indivíduos e empresas podem fazer inferências sobre o conjunto maior da população. Cada amostra deve ser grande o suficiente para fazer essas inferências.
Depois que os indivíduos têm uma amostra, eles precisam descobrir quais tipos de estatísticas se aplicam aos dados. Por exemplo, as estatísticas descritivas estão entre as mais comuns para análises estatísticas quantitativas. Essas estatísticas incluem modo, média e mediana, juntamente com o desvio padrão e a variância, entre outras estatísticas potenciais. A aplicação de níveis de confiança também tem inclusão aqui. Indivíduos e empresas geralmente procuram atingir o nível de confiança mais alto possível para fazer inferências precisas.
O segundo grupo amplo de análises estatísticas quantitativas – testes de hipóteses – concentra-se mais na pesquisa do que na aplicação prática de negócios. Os pesquisadores costumam olhar para um tópico ou situação e definir uma série de hipóteses. O objetivo das técnicas estatísticas aplicadas é apoiar ou não cada hipótese. Em alguns relatórios de pesquisa, estimativas de intervalo ou outros métodos quantitativos podem ter inclusão.
A maioria dos casos de pesquisa tem uma hipótese nula e uma hipótese alternativa. Na análise estatística quantitativa, a hipótese nula tende a significar que as coisas são as mesmas que antes ou que dois itens são iguais. A hipótese alternativa indica que existem algumas mudanças a partir da hipótese nula inicial. O nível de significância define o quão forte é ou não o suporte para a análise. Uma região crítica representa valores nos quais um pesquisador pode rejeitar a hipótese nula.
A análise estatística quantitativa costuma ser um processo demorado. As empresas tendem a usar métodos mais curtos para fornecer dados oportunos para a tomada de decisões. Ou seja, nem todas as ferramentas estatísticas disponíveis têm uma finalidade nesses estudos. Os relatórios de pesquisa geralmente requerem várias ferramentas devido ao comprimento, profundidade e amplitude do relatório. O tipo de relatório ou necessidade de informação dita as ferramentas necessárias para o processo.