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Nombres, mesure et objectivité.
Regardez bien ces trois mots car ils sont les définitions les plus simples des données quantitatives. Vous pouvez les rencontrer presque partout dans votre vie. Par exemple, la réponse à la question "À quelle fréquence allez-vous au cinéma ?" est un bon exemple de données quantitatives. Examiner les prix des marchés vendant vos biscuits préférés est également une analyse quantitative.
Cependant, les entreprises et les organisations utilisent cette analyse de manière plus détaillée et dans des buts différents que les vôtres. Diverses méthodes, outils, techniques de modélisation et programmes sont utilisés pour cela. Cet article vise à vous permettre de collecter et d'analyser des données quantitatives de manière professionnelle. Ainsi, vous pouvez commencer par apprendre sa définition.
Qu'est-ce que l'analyse de données quantitatives ?
L'analyse de données quantitatives est la méthode de recherche de tout ensemble de données ayant une valeur mesurée qui peut être comptée de manière objective.
Elle est utilisée pour donner du sens à quoi, combien, combien et à quelle fréquence. Ainsi, les questions à choix fermé sont l'essence des données quantitatives. Elle est utilisée pour créer des unités afin qu'une définition puisse être faite de manière scientifique. Comme on peut le voir dans tous les aspects de la vie, les entreprises l'utilisent pour créer des calculs mathématiques, des statistiques et des algorithmes.
Quand utiliser l'analyse de données quantitatives ?
En fait, l'analyse de données quantitatives n'a pas de moment précis pour être utilisée. Cependant, certains moments peuvent être plus appropriés en fonction de vos propres besoins. Ces moments sont, bien sûr, des seuils où des décisions importantes seront prises pour votre entreprise ou votre organisation. Pour vous aider à mieux comprendre quels sont ces seuils, voici quelques exemples :
- Vous voudrez peut-être étendre vos ventes à une nouvelle région, et c'est pourquoi vous avez besoin d'une recherche de marché appropriée. Vous pouvez l'utiliser lorsque vous avez besoin d'examiner de grands ensembles de données tels que les tendances du marché, les préférences des clients et les entreprises concurrentes sur le marché.
- Votre entreprise peut être en difficulté financière. Vous pouvez conclure exactement pourquoi vous êtes dans cette situation en comparant les données anciennes et actuelles de l'entreprise. De cette façon, vous atténuez à la fois les risques actuels et futurs.
- Vous voudrez peut-être offrir de meilleures opportunités à vos clients. Mais pour cela, vous devez les connaître mieux qu'eux. Par conséquent, vous pouvez collecter les données quantitatives nécessaires à votre analyse en menant diverses enquêtes et en surveillant le trafic des sites Web et des médias sociaux.
Types d'analyse de données quantitatives
Les données quantitatives sont utilisées assez fréquemment et sont donc familières à de nombreux types de recherche. Les situations dans lesquelles les méthodes d'analyse de données quantitatives sont utilisées sont caractéristiquement différentes pour chacune. Il sera présenté avec des exemples d'analyse de données quantitatives pour une meilleure compréhension de ces différents types.
Types d'analyse de données quantitatives
1. Analyse descriptive
L'analyse descriptive est le type le plus fréquemment utilisé dans l'analyse de données quantitatives, avec son objectivité et sa capacité à révéler la situation telle qu'elle est sans aucune interprétation. Comme beaucoup s'en souviendront des leçons de mathématiques, elle commence par le calcul de la moyenne, de la médiane et du mode (c'est-à-dire, les mesures de tendance centrale).
Ensuite, l'écart type et la variance sont calculés pour fournir des données numériques tangibles. Cependant, comme mentionné, cette analyse décrit uniquement ce qui est, c'est-à-dire que l'interprétation des données résultantes est entièrement basée sur l'input humain.
2. Analyse inférentielle
Tester votre hypothèse, mener une analyse de régression ou mesurer les intervalles de confiance sont les principales techniques de ce type. Le but principal de ce type est de faire des prédictions sur une population. Cela est réalisé en examinant des données d'échantillon. En utilisant ce type, les entreprises ont un guide pour les tendances futures, les problèmes et les solutions.
3. Analyse MaxDiff
L'analyse MaxDiff, qui est l'abréviation de maximum difference scaling, est un type d'analyse qui aide à classer les préférences utilisées dans la recherche de marché. Bien qu'elle ait des aspects communs avec l'analyse conjointe, elle est préférée car elle est plus simple.
Parce que selon la logique de travail de cette analyse, les participants à l'enquête sont invités à choisir les meilleures et les pires options. Les chercheurs examinant ces options obtiennent des données de proportion et de fréquence en fonction des préférences.
4. Analyse de table de contingence
Une table de contingence est un type d'analyse utilisé non seulement pour les données quantitatives, mais aussi pour les données qualitatives. Cependant, c'est l'une des méthodes les plus fréquemment utilisées dans le processus d'analyse des données quantitatives. Parce qu'elle aide simplement à créer des inférences à partir de différents ensembles de données. La relation de chaque cellule dans la table les unes par rapport aux autres est affichée et analysée dans ce format. En conclusion. C'est une méthode appropriée pour étudier les variables de manière observable.
5. Analyse TURF
L'analyse TURF, qui signifie Total Unduplicated Reach and Frequency, est l'une des méthodes de recherche de marché quantitatives. Elle est utilisée pour comprendre les préférences des consommateurs et les ventes de produits en examinant la portée totale du marché d'un produit. Elle est utilisée dans la recherche de marché pour trouver les combinaisons et techniques les plus intéressantes.
Exemples d'analyse de données quantitatives
L'analyse de données dans la recherche a des exemples dans tous les aspects de la vie. Cela peut être dans n'importe quel domaine où les données mathématiques sont utilisées. Pour donner des exemples de ces derniers, à la fois en général et en termes d'entreprises :
💡Alors que le taux de satisfaction des clients utilisant la marque A est 6 sur 10, le taux de satisfaction de ceux utilisant la marque B est 4 sur 10.
💡Je dépense au moins 100 $ chaque semaine, et à la fin du mois, il me reste 20 $.
💡Le nombre de personnes assistant à la foire de cette année sera de plus d'un millier.
💡Alors que 77% des Américains ont adopté les achats en ligne, ce taux est plus bas en Europe.
💡Le site web de l'entreprise reçoit 100 mille visites par semaine.
💡Le chiffre d'affaires de l'entreprise a augmenté de 30% au cours de la dernière décennie. Malgré cela, l'échelle des clients n'a pas changé, et le nombre de nouveaux clients a augmenté de 5%.
Ces données sont des données quantitatives qui ne sont pas complexes et ont une petite taille d'échantillon. Elles peuvent être évaluées sans être soumises à une recherche détaillée. Cependant, dans les situations où il y a beaucoup de données brutes et où les relations entre les variables doivent être révélées avec des techniques telles que la visualisation des données, il faut être plus détaillé.
Questions fréquemment posées sur l'analyse de données quantitatives
Si vous avez lu cet article et que vous avez encore des problèmes qui ne vous satisfont pas, les questions fréquemment posées ci-dessous peuvent vous aider.
L'analyse de données quantitatives donne des résultats précis basés sur des observations naturelles des mathématiques. L'objectivité étant au premier plan, les opinions et hypothèses personnelles des chercheurs importent peu. D'un autre côté, les données quantitatives semblent insuffisantes pour donner un sens à la vie humaine, car il n'est pas toujours possible de faire une déduction uniquement à partir des données obtenues. Par conséquent, les données quantitatives sont insuffisantes lorsque des mesures descriptives sont nécessaires.
Les données quantitatives reflètent une réalité concrète en traitant uniquement des chiffres et des mesures. En revanche, les données qualitatives sont façonnées par les pensées, les observations et les jugements des personnes. Les deux types de données sont fréquemment utilisés par les entreprises. Par exemple, l'analyse quantitative est utilisée pour examiner la situation financière de l'entreprise, tandis que l'analyse qualitative est utilisée pour explorer la relation de l'entreprise avec ses clients.
Les trois principaux types d'analyse quantitative des données sont l'analyse descriptive, l'analyse inférentielle et l'analyse prédictive. Vous pouvez utiliser l'analyse descriptive pour résumer vos données, l'analyse inférentielle pour tester votre hypothèse et l'analyse prédictive pour prévoir et comprendre la situation future.
Tout d'abord, assurez-vous que les données dont vous disposez se prêtent parfaitement à l'analyse. Des données nettoyées et organisées sont importantes pour la qualité. Ensuite, explorez vos données à l'aide de techniques et de programmes d'analyse appropriés. Testez vos hypothèses et faites des déductions. Enfin, l'analyse doit être interprétée et utilisée pour obtenir des informations exploitables.
Derniers mots
En fin de compte, lorsqu'elle est utilisée de manière compétente, l'analyse de données quantitatives est une source précieuse d'informations pour les entreprises et les organisations. C'est un processus qui nécessite de collecter systématiquement, de traiter, d'utiliser des méthodes, d'analyser et d'interpréter des données.
Ce billet de blog vise à vous aider en donnant des détails sur ces processus et des exemples d'analyse quantitative pour comprendre le sujet. Maintenant que vous avez un meilleur niveau de statistiques et de compétences en analyse, vous pouvez commencer à utiliser l'analyse de données quantitatives dans votre recherche. Il est temps de commencer la collecte de données quantitative !
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