Kas ir kvantitatīvā statistiskā analīze?

Intervālu aplēsēm ir nepieciešami parametri, kas jāiestata noteiktā datu paraugā. Šis process sākas ar parauga atlasi no lielākas populācijas kopas, jo bieži vien ir nepraktiski izmērīt visu populāciju. Šāda veida statistiskajā analīzē populācija ir plašs termins, kas apzīmē jebkuru lielu datu grupu. No atlasītās izlases personas un uzņēmumi var izdarīt secinājumus par lielāku populācijas kopu. Katram paraugam jābūt pietiekami lielam, lai varētu izdarīt šos secinājumus.

Kad indivīdiem ir paraugs, viņiem ir jāatklāj, kāda veida statistika attiecas uz datiem. Piemēram, aprakstošā statistika ir viena no visizplatītākajām kvantitatīvās statistiskās analīzes vajadzībām. Šī statistika ietver režīmu, vidējo un mediānu, kā arī standarta novirzi un dispersiju, kā arī citu iespējamo statistiku. Šeit ir iekļauta arī ticamības līmeņu piemērošana. Privātpersonas un uzņēmumi bieži vien cenšas sasniegt augstāko iespējamo ticamības līmeni, lai izdarītu precīzus secinājumus.

Otra plašā kvantitatīvās statistiskās analīzes grupa — hipotēžu testi — vairāk koncentrējas uz pētniecību, nevis praktisku biznesa pielietojumu. Pētnieki bieži aplūko kādu tēmu vai situāciju un definē vairākas hipotēzes. Lieto statistikas metožu mērķis ir atbalstīt vai neatbalstīt katru hipotēzi. Dažos pētījumu ziņojumos var būt iekļauti intervālu aprēķini vai citas kvantitatīvās metodes.

Lielākajai daļai pētījumu gadījumu ir nulles hipotēze un alternatīva hipotēze. Kvantitatīvā statistiskā analīzē nulles hipotēze parasti nozīmē, ka lietas ir tādas pašas kā iepriekš vai divi vienumi ir vienādi. Alternatīvā hipotēze norāda, ka pastāv dažas izmaiņas, salīdzinot ar sākotnējo nulles hipotēzi. Nozīmīguma līmenis nosaka, cik spēcīgs ir vai nav atbalsts analīzei. Kritiskais apgabals ir vērtības, kurās pētnieks var noraidīt nulles hipotēzi.

Kvantitatīvā statistiskā analīze bieži ir ilgstošs process. Uzņēmumi mēdz izmantot īsākas metodes, lai sniegtu savlaicīgus datus lēmumu pieņemšanai. Citiem vārdiem sakot, ne visiem pieejamajiem statistikas rīkiem šajos pētījumos ir mērķis. Pētījuma ziņojumiem bieži ir nepieciešami vairāki rīki ziņojuma garuma, dziļuma un platuma dēļ. Ziņojuma veids vai informācijas nepieciešamība nosaka procesam nepieciešamos rīkus.