Análisis de datos cuantitativos: Definición, tipos y ejemplos
Números, medición y objetividad.
Eche un buen vistazo a estas tres palabras porque son las definiciones más simples de los datos cuantitativos. Es posible encontrarlos casi en todas partes en su vida. Por ejemplo, la respuesta a la pregunta "¿Con qué frecuencia vas al cine?" es un buen ejemplo de datos cuantitativos. Examinar los precios de los mercados que venden tus galletas favoritas también es un análisis cuantitativo.
Sin embargo, las empresas y organizaciones utilizan este análisis de maneras más detalladas y para diferentes propósitos que usted. Se utilizan varios métodos, herramientas, técnicas de modelado y programas para esto. Este artículo tiene como objetivo permitirle recolectar y analizar datos cuantitativos de manera profesional. Por lo tanto, puede comenzar por aprender primero su definición.
¿Qué es el análisis de datos cuantitativos?
El análisis de datos cuantitativos es el método de investigación de cualquier conjunto de datos que tiene un valor medido que puede ser contado objetivamente.
Se utiliza para dar sentido a qué, cuánto, cuántos y con qué frecuencia. Por lo tanto, las preguntas cerradas son la esencia de los datos cuantitativos. Se utiliza para crear unidades para que se pueda hacer una definición científica. Como se puede ver en todos los aspectos de la vida, las empresas lo utilizan para crear cálculos matemáticos, estadísticas y algoritmos.
¿Cuándo utilizar el análisis de datos cuantitativos?
De hecho, el análisis de datos cuantitativos no tiene un momento específico para ser utilizado. Sin embargo, ciertos momentos pueden ser más adecuados dependiendo de sus propias necesidades. Estos momentos son, por supuesto, umbrales en los que se tomarán decisiones importantes sobre su empresa u organización. Para ayudarlo a comprender mejor cuáles son esos umbrales, se enumeran algunos ejemplos a continuación:
- Es posible que desee expandir sus ventas a una nueva región, y por eso necesita una adecuada investigación de mercado. Puede utilizarla cuando necesite examinar grandes conjuntos de datos como tendencias del mercado, preferencias de los clientes y empresas competidoras en el mercado.
- Su empresa puede estar en problemas financieros. Puede concluir exactamente por qué se encuentra en esta situación comparando los datos antiguos y actuales de la empresa. De esta manera, mitiga tanto los riesgos actuales como futuros.
- Es posible que desee ofrecer mejores oportunidades a sus clientes. Pero para ello, necesita conocerlos mejor que ellos. Por lo tanto, puede recopilar datos cuantitativos necesarios para su análisis mediante la realización de diversas encuestas y el monitoreo del tráfico en sitios web y redes sociales.
Tipos de análisis de datos cuantitativos
Los datos cuantitativos se utilizan con bastante frecuencia, y por lo tanto, son familiares para muchos tipos de investigación. Las situaciones en las que se utilizan los métodos de análisis de datos cuantitativos son característicamente diferentes en cada una. Se presentarán ejemplos de análisis de datos cuantitativos para su mejor comprensión de estos diversos tipos.
Tipos de análisis de datos cuantitativos
1. Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es el tipo más utilizado en el análisis de datos cuantitativos, con su objetividad y capacidad para revelar la situación tal como es sin ninguna interpretación. Como muchos recordarán de las lecciones de matemáticas, comienza con el cálculo de la media, la mediana y la moda (es decir, medidas de tendencia central).
Luego, se calcula la desviación estándar y la varianza para proporcionar datos numéricos tangibles. Sin embargo, como se mencionó, este análisis solo describe lo que es, es decir, la interpretación de los datos resultantes depende por completo de la entrada humana.
2. Análisis inferencial
Probar su hipótesis, realizar análisis de regresión o medir intervalos de confianza son las principales técnicas de este tipo. El objetivo principal de este tipo es hacer predicciones sobre una población. Esto se logra examinando datos de muestra. Al utilizar este tipo, las empresas tienen una guía para las tendencias futuras, los problemas y las soluciones.
3. Análisis MaxDiff
El análisis MaxDiff, que significa escala de máxima diferencia, es un tipo de análisis que ayuda a clasificar las preferencias utilizadas en la investigación de mercado. Aunque tiene aspectos comunes con el análisis conjunto, se prefiere porque es más simple.
Porque según la lógica de trabajo de este análisis, se les pide a los participantes de la encuesta que elijan las mejores y peores opciones. Los investigadores que examinan estas opciones obtienen datos de proporción y frecuencia según las preferencias.
4. Análisis de tabla de contingencia
Una tabla de contingencia es un tipo de análisis utilizado no solo para datos cuantitativos, sino también para datos cualitativos. Sin embargo, es uno de los métodos más utilizados en el proceso de análisis de datos cuantitativos.
Porque simplemente ayuda a crear inferencias a partir de diferentes conjuntos de datos. La relación de cada celda en la tabla entre sí se muestra y analiza en este formato. En conclusión. Es un método adecuado para investigar variables de manera observable.
5. Análisis TURF
El análisis TURF, que significa Total Alcance y Frecuencia No Duplicados, es uno de los métodos cuantitativos de investigación de mercado. Se utiliza para comprender las preferencias del consumidor y las ventas de productos al examinar el alcance total del mercado de un producto. Se utiliza en la investigación de mercado para encontrar las combinaciones y técnicas más interesantes.
Ejemplos de análisis de datos cuantitativos
El análisis de datos en la investigación tiene ejemplos en todos los aspectos de la vida. Estos pueden ser cualquier campo donde llegue datos matemáticos. Para dar ejemplos de estos, tanto en general como en términos de negocios:
💡Mientras que la tasa de satisfacción de los clientes que usan la marca A es 6 de cada 10, la tasa de satisfacción de aquellos que usan la marca B es 4 de cada 10.
💡Gasto al menos $100 cada semana, y al final del mes, me queda $20.
💡El número de personas que asistirán a la feria de este año será más de mil.
💡Mientras que el 77% de los estadounidenses han adoptado las compras en línea, esta tasa es menor en Europa.
💡El sitio web de la empresa recibe 100 mil visitas por semana.
💡Los ingresos de la empresa han aumentado en un 30% en la última década. A pesar de esto, la escala de clientes no cambió, y el número de nuevos clientes aumentó en un 5%.
Estos datos son datos cuantitativos que no son complejos y tienen un tamaño de muestra pequeño. Se pueden evaluar sin ser sometidos a una investigación detallada. Sin embargo, situaciones en las que hay muchos datos sin procesar y se necesitan revelar relaciones entre variables con técnicas como la visualización de datos son más detalladas.
Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos cuantitativos
Si lees este artículo y aún tienes problemas que no te satisfacen, las preguntas frecuentes a continuación pueden ayudarte.
El análisis de datos cuantitativos ofrece resultados precisos basados en observaciones naturales de las matemáticas. Al primar la objetividad, las opiniones e hipótesis personales de los investigadores no importan demasiado. Por otro lado, los datos cuantitativos parecen insuficientes para dar sentido a la vida humana porque no siempre es posible hacer una inferencia sólo con los datos obtenidos. Por lo tanto, los datos cuantitativos son insuficientes cuando se requieren medidas descriptivas.
Los datos cuantitativos reflejan una realidad concreta al tratar únicamente con números y mediciones. En cambio, los datos cualitativos están formados por los pensamientos, observaciones y juicios de las personas. Las empresas utilizan ambos con bastante frecuencia. Por ejemplo, el análisis cuantitativo se utiliza para examinar la situación financiera de la empresa, mientras que el análisis cualitativo se utiliza para explorar la relación de la empresa con sus clientes.
Los tres tipos principales de análisis cuantitativo de datos son el análisis descriptivo, el análisis inferencial y el análisis predictivo. Puede utilizar el análisis descriptivo para resumir sus datos, el análisis inferencial para probar su hipótesis y el análisis predictivo para pronosticar y comprender la situación futura.
En primer lugar, asegúrese de que los datos de que dispone son perfectos para el análisis. Los datos limpios y organizados son importantes para la calidad. A continuación, explore sus datos utilizando técnicas y programas de análisis adecuados. Ponga a prueba sus hipótesis y haga inferencias. Por último, hay que interpretar el análisis y utilizarlo como información práctica.
Palabras finales
Como resultado, cuando se utiliza de manera competente, el análisis de datos cuantitativos es una fuente valiosa de información para empresas y organizaciones. Es un proceso que requiere recopilar sistemáticamente, procesar, utilizar métodos, analizar e interpretar datos.
Esta publicación de blog tiene como objetivo ayudarlo al proporcionar detalles sobre estos procesos y ejemplos de análisis cuantitativo para comprender el tema . Ahora que tiene un mejor nivel de habilidades estadísticas y de análisis, puede comenzar a utilizar el análisis de datos cuantitativos en su investigación. ¡Es hora de comenzar la recolección de datos cuantitativos!
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