O que é análise estatística quantitativa?
A análise estatística quantitativa é qualquer procedimento matemático que os indivíduos aplicam a dados específicos. Não há falta de aplicação para este processo de análise. Os investidores podem usar a análise estatística quantitativa para avaliar as ações, e os pesquisadores definem hipóteses e as empresas avaliam as principais decisões usando esse processo. Os dois grandes grupos de processos de análise quantitativa são estimativas de intervalo e testes de hipóteses, que fornecem ferramentas específicas para uso.
As estimativas de intervalo requerem parâmetros definidos em uma amostra de dados específica. Esse processo começa com a seleção de uma amostra de um conjunto populacional maior, pois é impraticável medir uma população inteira. Na análise estatística quantitativa, população é um termo amplo que representa qualquer grande grupo de dados. A partir da amostra selecionada, indivíduos e empresas podem fazer inferências sobre o conjunto populacional maior. Cada amostra deve ser grande o suficiente para fazer essas inferências.
Depois que os indivíduos têm uma amostra, eles precisam descobrir quais tipos de estatísticas se aplicam aos dados. Por exemplo, estatísticas descritivas estão entre as mais comuns para análises estatísticas quantitativas. Essas estatísticas incluem modo, média e mediana, juntamente com desvio e variação padrão, entre outras estatísticas em potencial. A aplicação dos níveis de confiança também tem inclusão aqui. Indivíduos e empresas geralmente procuram atingir o mais alto nível de confiança possível, a fim de fazer inferências precisas.
O segundo amplo grupo de análise estatística quantitativa - testes de hipóteses - se concentra mais na pesquisa do que na aplicação prática de negócios. Os pesquisadores costumam olhar para um tópico ou situação e definir uma série de hipóteses. O objetivo das técnicas estatísticas aplicadas é apoiar ou não apoiar cada hipótese. Em alguns relatórios de pesquisa, estimativas de intervalo ou outros métodos quantitativos podem ter inclusão.
A maioria dos casos de pesquisa tem uma hipótese nula e uma hipótese alternativa. Na análise estatística quantitativa, a hipótese nula tende a significar que as coisas são as mesmas de antes ou que dois itens são iguais. A hipótese alternativa indica que existem algumas mudanças a partir da hipótese nula inicial. O nível de significância define o quão forte o suporte é ou não é para a análise. Uma região crítica representa valores nos quais um pesquisador pode rejeitar a hipótese nula.
A análise estatística quantitativa é frequentemente um processo demorado. As empresas tendem a usar métodos mais curtos para fornecer dados oportunos para a tomada de decisões. Em outras palavras, nem todas as ferramentas estatísticas disponíveis têm um objetivo nesses estudos. Os relatórios de pesquisa geralmente exigem várias ferramentas devido ao comprimento, profundidade e largura do relatório. O tipo de relatório ou a necessidade de informações ditam as ferramentas necessárias para o processo.