Was ist quantitative statistische Analyse?

Quantitative statistische Analyse ist jedes mathematische Verfahren, das Personen auf bestimmte Daten anwenden. Es gibt keinen Anwendungsmangel für diesen Analyseprozess. Investoren können mithilfe quantitativer statistischer Analysen Aktien bewerten. Forscher definieren Hypothesen und Unternehmen bewerten wichtige Entscheidungen mithilfe dieses Prozesses. Die zwei Hauptgruppen quantitativer Analyseverfahren sind Intervallschätzungen und Hypothesentests, die spezifische Werkzeuge für die Verwendung bereitstellen.

Intervallschätzungen erfordern Parameter, die in einer bestimmten Datenstichprobe festgelegt sind. Dieser Prozess beginnt mit der Auswahl einer Stichprobe aus einer größeren Grundgesamtheit, da es häufig unpraktisch ist, eine gesamte Grundgesamtheit zu messen. In der quantitativen statistischen Analyse ist Population ein weit gefasster Begriff, der jede große Datengruppe darstellt. Aus der ausgewählten Stichprobe können Einzelpersonen und Unternehmen Rückschlüsse auf die Gesamtbevölkerung ziehen. Jede Stichprobe muss groß genug sein, um diese Schlussfolgerungen zu ziehen.

Sobald Personen eine Stichprobe haben, müssen sie herausfinden, welche Arten von Statistiken für die Daten gelten. Beispielsweise gehören deskriptive Statistiken zu den am häufigsten für quantitative statistische Analysen verwendeten. Diese Statistiken umfassen neben anderen möglichen Statistiken den Modus, den Mittelwert und den Median sowie die Standardabweichung und -varianz. Die Anwendung von Konfidenzniveaus hat auch hier Einschluss. Einzelpersonen und Unternehmen versuchen oft, das höchstmögliche Vertrauensniveau zu erreichen, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die zweite große Gruppe quantitativer statistischer Analysen - Hypothesentests - konzentriert sich mehr auf die Forschung als auf die praktische Geschäftsanwendung. Forscher betrachten häufig ein Thema oder eine Situation und definieren eine Reihe von Hypothesen. Der Zweck angewandter statistischer Techniken besteht darin, jede Hypothese entweder zu unterstützen oder nicht zu unterstützen. In einigen Forschungsberichten können Intervallschätzungen oder andere quantitative Methoden enthalten sein.

Die meisten Forschungsfälle haben eine Nullhypothese und eine Alternativhypothese. In der quantitativen statistischen Analyse bedeutet die Nullhypothese, dass die Dinge die gleichen wie zuvor sind oder zwei Elemente gleich sind. Die alternative Hypothese zeigt, dass einige Änderungen gegenüber der anfänglichen Nullhypothese vorliegen. Das Signifikanzniveau definiert, wie stark die Unterstützung für die Analyse ist oder nicht. Ein kritischer Bereich repräsentiert Werte, bei denen ein Forscher die Nullhypothese ablehnen kann.

Quantitative statistische Analysen sind oft langwierig. Unternehmen tendieren dazu, kürzere Methoden zu verwenden, um zeitnahe Daten für die Entscheidungsfindung bereitzustellen. Mit anderen Worten, in diesen Studien haben nicht alle verfügbaren statistischen Tools einen Zweck. Forschungsberichte erfordern aufgrund der Länge, Tiefe und Breite des Berichts häufig mehrere Tools. Die Art des Berichts oder der Informationsbedarf bestimmen die für den Prozess erforderlichen Tools.

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