L’analisi statistica quantitativa è qualsiasi procedura matematica che gli individui applicano a dati specifici. Non c’è carenza di applicazione per questo processo di analisi. Gli investitori possono utilizzare questo tipo di analisi statistica per valutare le azioni, i ricercatori definiscono ipotesi e le aziende valutano le decisioni importanti utilizzando questo processo. I due grandi gruppi del processo di analisi quantitativa sono le stime degli intervalli e i test di ipotesi, che forniscono strumenti specifici per l’uso.
Le stime degli intervalli richiedono parametri impostati in un campione di dati specifico. Questo processo inizia con la selezione di un campione da un insieme di popolazione più ampio poiché spesso non è pratico misurare un’intera popolazione. In questo tipo di analisi statistica, popolazione è un termine ampio che rappresenta qualsiasi gruppo di dati di grandi dimensioni. Dal campione selezionato, gli individui e le aziende possono trarre conclusioni sull’insieme di popolazione più ampio. Ogni campione deve essere abbastanza grande per poter fare queste inferenze.
Una volta che le persone hanno un campione, devono scoprire quali tipi di statistiche si applicano ai dati. Ad esempio, le statistiche descrittive sono tra le più comuni per l’analisi statistica quantitativa. Queste statistiche includono la modalità, la media e la mediana insieme alla deviazione standard e alla varianza, tra le altre potenziali statistiche. Anche l’applicazione dei livelli di fiducia deve essere inclusa qui. Gli individui e le aziende spesso cercano di raggiungere il massimo livello di fiducia possibile per trarre conclusioni accurate.
Il secondo ampio gruppo di analisi statistiche quantitative – i test di ipotesi – si concentra più sulla ricerca che sull’applicazione pratica aziendale. I ricercatori spesso esaminano un argomento o una situazione e definiscono una serie di ipotesi. Lo scopo delle tecniche statistiche applicate è supportare o meno ciascuna ipotesi. In alcuni rapporti di ricerca, le stime degli intervalli o altri metodi quantitativi possono essere inclusi.
La maggior parte dei casi di ricerca ha un’ipotesi nulla e un’ipotesi alternativa. Nell’analisi statistica quantitativa, l’ipotesi nulla tende a significare che le cose sono le stesse di prima o che due elementi sono uguali. L’ipotesi alternativa indica che esistono alcuni cambiamenti rispetto all’ipotesi nulla iniziale. Il livello di significatività definisce quanto è forte o meno il supporto per l’analisi. Una regione critica rappresenta valori in cui un ricercatore può rifiutare l’ipotesi nulla.
L’analisi statistica quantitativa è spesso un processo lungo. Le aziende tendono a utilizzare metodi più brevi per fornire dati tempestivi per prendere decisioni. In altre parole, non tutti gli strumenti statistici disponibili hanno uno scopo in questi studi. I rapporti di ricerca spesso richiedono più strumenti a causa della lunghezza, profondità e ampiezza del rapporto. Il tipo di report o necessità di informazioni determina gli strumenti necessari per il processo.
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