¿Qué es el análisis estadístico cuantitativo?

El análisis estadístico cuantitativo es cualquier procedimiento matemático que los individuos aplican a datos específicos. No hay escasez de aplicaciones para este proceso de análisis. Los inversores pueden utilizar el análisis estadístico cuantitativo para evaluar las existencias, y los investigadores definen hipótesis y las empresas evalúan las decisiones principales utilizando este proceso. Los dos grandes grupos de proceso de análisis cuantitativo son las estimaciones de intervalo y las pruebas de hipótesis, que proporcionan herramientas específicas para su uso.

Las estimaciones de intervalo requieren parámetros establecidos en una muestra de datos específica. Este proceso comienza con la selección de una muestra de un conjunto de población más grande, ya que a menudo no es práctico medir una población completa. En el análisis estadístico cuantitativo, población es un término amplio que representa cualquier grupo de datos grande. A partir de la muestra seleccionada, los individuos y las empresas pueden hacer inferencias sobre el conjunto de población más grande. Cada muestra debe ser lo suficientemente grande como para hacer estas inferencias.

Una vez que los individuos tienen una muestra, necesitan descubrir qué tipos de estadísticas se aplican a los datos. Por ejemplo, las estadísticas descriptivas se encuentran entre las más comunes para el análisis estadístico cuantitativo. Estas estadísticas incluyen la moda, la media y la mediana junto con la desviación estándar y la varianza, entre otras estadísticas potenciales. La aplicación de los niveles de confianza también tiene inclusión aquí. Las personas y las empresas a menudo buscan alcanzar el nivel de confianza más alto posible para hacer inferencias precisas.

El segundo grupo amplio de análisis estadístico cuantitativo, las pruebas de hipótesis, se centra más en la investigación que en la aplicación práctica de negocios. Los investigadores a menudo miran un tema o situación y definen una serie de hipótesis. El propósito de las técnicas estadísticas aplicadas es apoyar o no apoyar cada hipótesis. En algunos informes de investigación, las estimaciones de intervalos u otros métodos cuantitativos pueden tener inclusión.

La mayoría de los casos de investigación tienen una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. En el análisis estadístico cuantitativo, la hipótesis nula tiende a significar que las cosas son iguales que antes o que dos elementos son iguales. La hipótesis alternativa indica que existen algunos cambios desde la hipótesis nula inicial. El nivel de significancia define qué tan fuerte es o no el soporte para el análisis. Una región crítica representa valores en los que un investigador puede rechazar la hipótesis nula.

El análisis estadístico cuantitativo es a menudo un proceso largo. Las empresas tienden a utilizar métodos más cortos para proporcionar datos oportunos para tomar decisiones. En otras palabras, no todas las herramientas estadísticas disponibles tienen un propósito en estos estudios. Los informes de investigación a menudo requieren múltiples herramientas debido a la longitud, profundidad y amplitud del informe. El tipo de informe o la necesidad de información dicta las herramientas necesarias para el proceso.