El análisis cuantitativo implica la cuantificación de datos con la ayuda de alguna forma de análisis estadístico. El análisis cuantitativo generalmente implica técnicas estadísticas como pruebas de significación, análisis de regresión, análisis multivariado, etc.
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El análisis cuantitativo es realizado por un investigador que tiene un fuerte conocimiento de las habilidades estadísticas y cuantitativas, para hacer una inferencia estadística sobre una muestra particular de datos extraídos de una población. En otras palabras, este tipo de análisis se aplica en esos casos, donde uno está tratando de hacer una inferencia estadística sobre la población después de seleccionar la muestra que representa a la población en su conjunto. El análisis cuantitativo está directamente relacionado con la inferencia estadística y los datos se pueden inferir estadísticamente solo después de que se haya realizado el análisis de esos datos.
El análisis cuantitativo se puede clasificar ampliamente en dos categorías: estimación y prueba de hipótesis.
¿Cómo son los métodos cuantitativos?
Como parte de los métodos cuantitativos, se trata de describir y sintetizar con la mayor precisión de comportamientos o mutaciones, en forma de hipótesis relacionadas con los resultados cifrados.
Dada la forma de encuesta y observación que está limpia para ellos, los métodos cuantitativos se indican para el análisis de muestras de tamaño significativas y la aplicación de procesos de evaluación estadística para la medida objetiva y la cuantificación de ‘hechos concretos. Son ideales si queremos comparar datos objetivos a lo largo del tiempo, para identificar los desarrollos actuales. Los métodos de censo de datos cuantitativos permiten analizar una gran masa de información a través de procesos predefinidos. La información que entregan se puede analizar y comparar mediante procesos estadísticos.
Los datos cuantitativos se identifican a través de los siguientes procesos:
- Observaciones estructuradas, medidas, cuentas
- Análisis de datos secundarios (estadísticas, datos procesados)
- Diferentes formas de encuestas y encuestas experimentales
El tamaño de la muestra para recordar depende del grado de precisión de los resultados que resultarán de la encuesta. La forma más fácil es poder cuestionar todas las unidades de análisis. Luego hablamos de un censo completo. En el caso de un censo completo, las pruebas estadísticas sobre el significado de las diferencias no son necesarias, ya que los datos no se basan en una encuesta de muestreo y, por lo tanto, no deben extrapolarse en todo. La siguiente tabla muestra que para las unidades de análisis que no exceden los 300 casos, lo mejor es llevar a cabo un censo completo. También muestra que a partir de 300 unidades entrevistadas, se pueden formular hipótesis relativamente confiables sobre el todo.
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