Qu'est-ce qu'une analyse statistique quantitative?
L'analyse statistique quantitative est toute procédure mathématique que des individus appliquent à des données spécifiques. Les applications ne manquent pas pour ce processus d'analyse. Les investisseurs peuvent utiliser une analyse statistique quantitative pour évaluer les actions, les chercheurs définissent des hypothèses et les entreprises évaluent les principales décisions à l'aide de ce processus. Les deux grands groupes de processus d'analyse quantitative sont les estimations d'intervalle et les tests d'hypothèse, qui fournissent des outils spécifiques à utiliser.
Les estimations d'intervalle nécessitent des paramètres définis dans un échantillon de données spécifique. Ce processus commence par la sélection d'un échantillon dans un ensemble de population plus large, car il est souvent impossible de mesurer une population entière. Dans l'analyse statistique quantitative, population est un terme large qui représente tout groupe de données volumineux. À partir de l'échantillon sélectionné, les individus et les entreprises peuvent tirer des conclusions sur l'ensemble de la population. Chaque échantillon doit être suffisamment grand pour pouvoir tirer ces conclusions.
Une fois que les individus ont un échantillon, ils doivent découvrir quels types de statistiques s'appliquent aux données. Par exemple, les statistiques descriptives sont parmi les plus courantes pour l'analyse statistique quantitative. Ces statistiques incluent le mode, la moyenne et la médiane, ainsi que l'écart type et la variance, parmi d'autres statistiques potentielles. L'application des niveaux de confiance a également l'inclusion ici. Les particuliers et les entreprises cherchent souvent à atteindre le niveau de confiance le plus élevé possible afin de tirer des conclusions précises.
Le deuxième groupe d’analyses statistiques quantitatives - les tests d’hypothèses - est davantage axé sur la recherche que sur les applications commerciales pratiques. Les chercheurs examinent souvent un sujet ou une situation et définissent un certain nombre d'hypothèses. Les techniques statistiques appliquées ont pour objectif d'appuyer ou non chaque hypothèse. Dans certains rapports de recherche, des estimations d'intervalle ou d'autres méthodes quantitatives peuvent être incluses.
La plupart des cas de recherche ont une hypothèse nulle et une hypothèse alternative. En analyse statistique quantitative, l'hypothèse nulle tend à indiquer que les choses sont les mêmes qu'avant ou que deux éléments sont égaux. L'hypothèse alternative indique que certains changements existent par rapport à l'hypothèse nulle initiale. Le niveau de signification définit la force du support pour l'analyse. Une région critique représente des valeurs dans lesquelles un chercheur peut rejeter l'hypothèse nulle.
L'analyse statistique quantitative est souvent un processus long. Les entreprises ont tendance à utiliser des méthodes plus courtes afin de fournir des données en temps opportun pour prendre des décisions. En d’autres termes, tous les outils statistiques disponibles n’ont pas un but dans ces études. Les rapports de recherche nécessitent souvent plusieurs outils en raison de leur longueur, de leur profondeur et de leur étendue. Le type de rapport ou le besoin d'informations dicte les outils nécessaires au processus.