Was ist quantitative statistische Analyse?

Quantitative statistische Analyse ist ein mathematisches Verfahren, das Einzelpersonen für bestimmte Daten gelten.Es gibt keinen Mangel an Anwendung für diesen Analyseprozess.Anleger können quantitative statistische Analysen verwenden, um Aktien zu bewerten, und Forscher definieren Hypothesen und Unternehmen bewerten wichtige Entscheidungen anhand dieses Prozesses.Die beiden breiten Gruppen des quantitativen Analyseprozesses sind Intervallschätzungen und Hypothesentests, die spezifische Werkzeuge für die Verwendung bereitstellen.

Intervallschätzungen erfordern Parameter, die in einer bestimmten Datenprobe festgelegt sind.Dieser Prozess beginnt mit der Auswahl einer Stichprobe aus einem größeren Bevölkerungssatz, da es häufig unpraktisch ist, eine ganze Population zu messen.In der quantitativen statistischen Analyse ist die Bevölkerung ein breiter Begriff, der eine große Datengruppe darstellt.Aus der ausgewählten Stichprobe können Einzelpersonen und Unternehmen Rückschlüsse auf die größere Bevölkerungsgruppe ziehen.Jede Probe muss groß genug sein, um diese Schlussfolgerungen zu machen.

Sobald Einzelpersonen eine Stichprobe haben, müssen sie feststellen, welche Arten von Statistiken für die Daten gelten.Beispielsweise gehören beschreibende Statistiken zu den häufigsten für die quantitative statistische Analyse.Diese Statistiken umfassen unter anderem Modus, Mittelwert und Median sowie Standardabweichung und Varianz.Die Anwendung von Konfidenzniveaus hat auch hier Inklusion.Einzelpersonen und Unternehmen versuchen häufig, ein möglichst höchstes Konfidenzniveau zu erreichen, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die zweite breite Gruppe quantitativer statistischer Analyse Mdash;Hypothesentests mdash;Konzentriert sich mehr auf Forschung als auf die praktische Geschäftsanwendung.Forscher betrachten oft ein Thema oder eine Situation und definieren eine Reihe von Hypothesen.Der Zweck angewandter statistischer Techniken besteht darin, jede Hypothese entweder zu unterstützen oder nicht zu unterstützen.In einigen Forschungsberichten können Intervallschätzungen oder andere quantitative Methoden aufgenommen werden.

Die meisten Forschungsfälle haben eine Nullhypothese und eine alternative Hypothese.In der quantitativen statistischen Analyse bedeutet die Nullhypothese tendenziell, dass die Dinge wie vor oder zwei Elementen gleich sind.Die alternative Hypothese zeigt einige Veränderungen aus der anfänglichen Nullhypothese.Das Signifikanzniveau definiert, wie stark die Unterstützung für die Analyse ist oder nicht.Eine kritische Region repräsentiert Werte, in denen ein Forscher die Nullhypothese ablehnen kann.

Quantitative statistische Analyse ist häufig ein langwieriger Prozess.Unternehmen neigen dazu, kürzere Methoden anzuwenden, um zeitnahe Daten für Entscheidungen bereitzustellen.Mit anderen Worten, nicht alle verfügbaren statistischen Tools haben in diesen Studien einen Zweck.Forschungsberichte erfordern aufgrund der Länge, Tiefe und Breite des Berichts häufig mehrere Werkzeuge.Die Art des Berichts oder der Bedarf an Information diktiert die für den Prozess erforderlichen Tools.