Kiekybinė statistinė analizė yra bet kokia matematinė procedūra, kurią asmenys taiko konkretiems duomenims. Šiam analizės procesui pritaikymų netrūksta. Investuotojai gali naudoti tokio tipo statistinę analizę, kad įvertintų akcijas, o mokslininkai apibrėžia hipotezes, o įmonės įvertina pagrindinius sprendimus naudodami šį procesą. Dvi plačios kiekybinės analizės procesų grupės yra intervalų įverčiai ir hipotezių testai, kurie suteikia specifines naudojimo priemones.
Intervalų įverčiai reikalauja parametrų, nustatytų konkrečiame duomenų pavyzdyje. Šis procesas prasideda atrinkus imtį iš didesnės populiacijos rinkinio, nes dažnai nepraktiška išmatuoti visą populiaciją. Tokio tipo statistinėje analizėje populiacija yra platus terminas, reiškiantis bet kokią didelę duomenų grupę. Iš atrinktos imties asmenys ir įmonės gali daryti išvadas apie didesnę populiaciją. Kiekvienas pavyzdys turi būti pakankamai didelis, kad būtų galima padaryti šias išvadas.
Kai asmenys turi imtį, jie turi išsiaiškinti, kokio tipo statistika taikoma duomenims. Pavyzdžiui, aprašomoji statistika yra viena iš labiausiai paplitusių kiekybinei statistinei analizei. Ši statistika apima režimą, vidurkį ir medianą kartu su standartiniu nuokrypiu ir dispersija, be kitų galimų statistinių duomenų. Čia taip pat įtraukiamas pasitikėjimo lygių taikymas. Asmenys ir įmonės dažnai siekia pasiekti aukščiausią įmanomą pasitikėjimo lygį, kad padarytų tikslias išvadas.
Antroji plati kiekybinės statistinės analizės grupė – hipotezių testai – daugiau dėmesio skiria tyrimams, o ne praktiniam verslo taikymui. Tyrėjai dažnai žiūri į temą ar situaciją ir apibrėžia daugybę hipotezių. Taikomų statistinių metodų tikslas yra paremti arba neparemti kiekvieną hipotezę. Kai kuriose tyrimų ataskaitose gali būti įtraukti intervalų įverčiai ar kiti kiekybiniai metodai.
Dauguma tyrimų atvejų turi nulinę hipotezę ir alternatyvią hipotezę. Atliekant kiekybinę statistinę analizę, nulinė hipotezė paprastai reiškia, kad viskas yra taip pat, kaip anksčiau, arba du elementai yra vienodi. Alternatyvi hipotezė rodo, kad yra tam tikrų pokyčių, palyginti su pradine nuline hipoteze. Reikšmingumo lygis apibrėžia, kiek stipri parama analizei yra ar ne. Kritinė sritis reiškia vertybes, kuriose tyrėjas gali atmesti nulinę hipotezę.
Kiekybinė statistinė analizė dažnai yra ilgas procesas. Įmonės linkusios naudoti trumpesnius metodus, kad laiku pateiktų duomenis sprendimams priimti. Kitaip tariant, ne visos turimos statistikos priemonės turi šių tyrimų tikslą. Tyrimo ataskaitoms dažnai reikia kelių įrankių dėl ataskaitos ilgio, gylio ir pločio. Ataskaitos tipas arba informacijos poreikis lemia procesui reikalingas priemones.