정량적 통계 분석이란 무엇입니까?

정량적 통계 분석은 개인이 특정 데이터에 적용되는 수학적 절차입니다. 이 분석 프로세스에 대한 적용 부족은 없습니다. 투자자는 정량적 통계 분석을 사용하여 주식을 평가할 수 있으며 연구원은 가설을 정의하고 기업은이 프로세스를 사용하여 주요 결정을 평가합니다. 정량적 분석 프로세스의 두 개의 광범위한 그룹은 간격 추정치 및 가설 테스트이며, 사용을위한 특정 도구를 제공합니다.

간격 추정치에는 특정 데이터 샘플에서 설정된 매개 변수가 필요합니다. 이 과정은 종종 전체 인구를 측정하는 것이 비현실적이기 때문에 더 큰 인구 세트에서 샘플을 선택하는 것으로 시작합니다. 정량적 통계 분석에서, 인구는 큰 데이터 그룹을 나타내는 광범위한 용어입니다. 선택된 샘플에서 개인과 회사는 더 큰 인구 세트에 대해 추론 할 수 있습니다. 이러한 추론을하기 위해서는 각 샘플이 충분히 커야합니다.

일단 개인이 샘플이 있으면데이터에 적용되는 통계 유형을 발견하십시오. 예를 들어, 기술 통계는 정량적 통계 분석에서 가장 일반적입니다. 이러한 통계에는 다른 잠재적 통계 중에서도 표준 편차 및 분산과 함께 모드, 평균 및 중앙값이 포함됩니다. 신뢰 수준의 적용에도 포함되어 있습니다. 개인과 회사는 종종 정확한 추론을하기 위해 가능한 최고 신뢰 수준을 달성하려고합니다.

정량적 통계 분석의 두 번째 광범위한 그룹 (가설 테스트)은 실제 비즈니스 응용 프로그램보다 연구에 더 중점을 둡니다. 연구원들은 종종 주제 나 상황을보고 많은 가설을 정의합니다. 적용된 통계 기술의 목적은 각 가설을지지하거나지지하지 않는 것입니다. 일부 연구 보고서에서는 간격 추정치 또는 기타 정량적 방법이 포함되었을 수 있습니다.

대부분의 연구 사례에는 귀무 가설과 대안 가설이 있습니다. 정량적 통계 분석에서, 귀무 가설은 사물이 이전 또는 두 항목이 동일하다는 것을 의미하는 경향이 있습니다. 대안 가설은 초기 귀무 가설에서 일부 변화가 존재 함을 나타냅니다. 유의 수준은 지원이 분석에 얼마나 강하거나 강한 지 정의합니다. 중요한 지역은 연구원이 귀무 가설을 거부 할 수있는 값을 나타냅니다.

정량적 통계 분석은 종종 긴 과정입니다. 회사는 의사 결정을위한 적시에 데이터를 제공하기 위해 짧은 방법을 사용하는 경향이 있습니다. 다시 말해, 이용 가능한 모든 통계 도구가 이러한 연구에서 목적을 갖는 것은 아닙니다. 연구 보고서는 종종 보고서의 길이, 깊이 및 폭으로 인해 여러 도구가 필요합니다. 보고서 유형 또는 정보가 필요하면 프로세스에 필요한 도구가 나타납니다.