Les différents types d’outils d’analyse quantitative comprennent les graphiques, les régressions linéaires et les tests d’hypothèse. Ces outils fournissent aux analystes des méthodes statistiques d’organisation et d’examen des données. Ces outils sont utiles pour analyser les résultats d’enquêtes, les données historiques ou les chiffres financiers. Ils peuvent également être utilisés pour prévoir ou déterminer la probabilité qu’un événement particulier se produise. De tels outils d’analyse quantitative nécessitent que l’analyste possède des compétences mathématiques de base et peuvent être utilisés dans la plupart des tableurs.
Les graphiques sont un moyen d’organiser visuellement les données afin de mieux comprendre ce que les nombres montrent et de détecter facilement des modèles. Ces graphiques pour l’analyse quantitative peuvent être trouvés sous forme de barres, de lignes et de points. Le type de graphique le plus courant pour les données quantitatives est l’histogramme. Un histogramme est un graphique à barres qui est construit en organisant les données en plages. Par exemple, il peut être utilisé pour créer un graphique à barres pour montrer le nombre de ventes par mois pour des produits dans différentes gammes de prix. Étant donné que les outils d’analyse quantitative ne peuvent pas être utilisés pour les données qualitatives, une entreprise ne peut pas utiliser un histogramme pour catégoriser les produits en groupes en fonction des noms, des couleurs ou des emplacements.
Les régressions linéaires sont un outil d’analyse quantitative populaire qui est utilisé pour déterminer la relation entre deux ensembles de données connexes. Si l’analyste détermine que les données ont une forte corrélation, les données peuvent être représentées graphiquement afin que des prédictions puissent être faites. Par exemple, s’il existe une forte corrélation entre le nombre de visiteurs quotidiens du site Web et les revenus publicitaires, l’analyste peut déterminer le nombre de visiteurs par mois nécessaires au site Web pour générer un montant ciblé de revenus publicitaires. Lorsqu’il est nécessaire de faire des prévisions basées sur les résultats de plusieurs variables, une analyse de régression multiple peut être effectuée à l’aide de calculs plus avancés.
Les tests d’hypothèses sont utilisés par les entreprises pour déterminer la probabilité qu’un événement se produise dans des conditions spécifiques. Cela se fait généralement en collectant des données sur les clients à partir d’enquêtes, puis en utilisant des outils d’analyse quantitative de test d’hypothèses pour déterminer la probabilité qu’un membre de la population générale ait la même réponse ou caractéristique. L’exactitude des tests d’hypothèses dépend en grande partie de la taille de la population de l’échantillon, de la sélection aléatoire dans la population, de l’exactitude des questions et des erreurs dans la collecte des informations. Ceci est le plus souvent utilisé par les spécialistes du marketing pour tester un nouveau produit ou avoir un aperçu de l’opinion publique sur les offres actuelles.
SmartAsset.