Kokie yra skirtingų tipų kiekybinės analizės įrankiai?

Įvairių tipų kiekybinės analizės priemonės apima grafikus, tiesinę regresiją ir hipotezių tikrinimą. Šios priemonės suteikia analitikams statistinius duomenų organizavimo ir tyrimo metodus. Šios priemonės naudingos analizuojant apklausos rezultatus, istorinius duomenis ar finansinius skaičius. Jie taip pat gali būti naudojami prognozuojant arba nustatant konkretaus įvykio tikimybę. Tokios kiekybinės analizės priemonės reikalauja, kad analitikas turėtų pagrindinių matematinių įgūdžių, ir jas galima atlikti daugelyje skaičiuoklių programinės įrangos.

Grafikai yra būdas vizualiai tvarkyti duomenis, kad būtų galima geriau suprasti, ką rodo skaičiai, ir lengvai aptikti modelius. Šiuos kiekybinės analizės grafikus galima rasti juostų, linijų ir taškų pavidalu. Dažniausias kiekybinių duomenų grafiko tipas yra histograma. Histograma yra juostinė diagrama, sudaryta suskirstant duomenis į diapazonus. Pavyzdžiui, jį galima naudoti kuriant juostinę diagramą, kad būtų parodytas skirtingų kainų diapazonų produktų pardavimų skaičius per mėnesį. Kadangi kiekybinės analizės įrankiai negali būti naudojami kokybiniams duomenims gauti, įmonė negali naudoti histogramos produktų suskirstymui į grupes pagal pavadinimus, spalvas ar vietas.

Tiesinės regresijos yra populiarus kiekybinės analizės įrankis, naudojamas dviejų susijusių duomenų rinkinių ryšiui nustatyti. Jei analitikas nustato, kad duomenys turi stiprią koreliaciją, duomenys gali būti nubraižyti taip, kad būtų galima prognozuoti. Pavyzdžiui, jei yra stiprus ryšys tarp kasdienių interneto svetainės lankytojų skaičiaus ir pajamų iš reklamos, tuomet analitikas gali nustatyti, kiek lankytojų per mėnesį reikia, kad svetainė uždirbtų tikslinę sumą iš reklamos pajamų. Kai reikia daryti prognozes remiantis kelių kintamųjų rezultatais, daugkartinė regresinė analizė gali būti atlikta naudojant pažangesnius skaičiavimus.

Hipotezių tikrinimą įmonės naudoja nustatydamos įvykio tikimybę konkrečiomis sąlygomis. Paprastai tai daroma renkant klientų duomenis iš apklausų ir tada naudojant hipotezių tikrinimo kiekybinės analizės įrankius, siekiant nustatyti tikimybę, kad bendrosios populiacijos narys turės tą patį atsakymą ar charakteristikas. Hipotezių tikrinimo tikslumas labai priklauso nuo imties populiacijos dydžio, atsitiktinės atrankos iš populiacijos, klausimų tikslumo ir klaidų renkant informaciją. Tai dažniausiai naudoja rinkodaros specialistai, norėdami išbandyti naują produktą arba sužinoti apie viešąją nuomonę apie esamus pasiūlymus.