定量統計分析とは何ですか？

定量的統計分析は、特定のデータに個人が適用する任意の数学的手順です。 この分析プロセスへのアプリケーションの不足はありません。 投資家は量的統計分析を使用して株を評価でき、研究者は仮説を定義し、企業はこのプロセスを使用して主要な決定を評価します。 定量分析プロセスの2つの大まかなグループは、区間推定と仮説検定であり、使用する特定のツールを提供します。

間隔推定には、特定のデータサンプルに設定されたパラメーターが必要です。 母集団全体を測定することは実際的ではないことが多いため、このプロセスは、より大きな母集団からサンプルを選択することから始まります。 定量統計分析では、母集団は大規模なデータグループを表す広義の用語です。 選択されたサンプルから、個人および企業は、より大きな母集団セットについて推論できます。 これらの推論を行うには、各サンプルが十分に大きくなければなりません。

個人がサンプルを入手したら、どのタイプの統計がデータに適用されるかを発見する必要があります。 たとえば、記述統計は、定量統計分析で最も一般的なものです。 これらの統計には、潜在的な統計の中でも、モード、平均、および標準偏差と分散に加えて中央値が含まれます。 信頼水準の適用もここに含まれます。 個人や企業は、多くの場合、正確な推論を行うために、可能な限り最高の信頼レベルを達成しようとしています。

量的統計分析の2番目の広範なグループである仮説検定は、実際のビジネスアプリケーションよりも研究に重点を置いています。 研究者はしばしばトピックや状況を見て、多くの仮説を定義します。 適用される統計的手法の目的は、各仮説を支持するか、支持しないかです。 一部の研究報告では、間隔の推定またはその他の定量的方法に含まれている場合があります。

ほとんどの研究事例には、帰無仮説と対立仮説があります。 定量的統計分析では、帰無仮説は、物事が以前と同じか、2つの項目が等しいことを意味する傾向があります。 対立仮説は、初期帰無仮説からいくつかの変化が存在することを示します。 有意水準は、分析に対するサポートの強度を定義します。 クリティカル領域は、研究者が帰無仮説を拒否できる値を表します。

定量的統計分析は、多くの場合、時間のかかるプロセスです。 企業は、意思決定のためのタイムリーなデータを提供するために、より短い方法を使用する傾向があります。 言い換えれば、利用可能なすべての統計ツールがこれらの研究の目的を持っているわけではありません。 研究レポートは、レポートの長さ、深さ、および幅のために、多くの場合、複数のツールを必要とします。 レポートの種類または情報の必要性によって、プロセスに必要なツールが決まります。