Kvantitatiivne statistiline analüüs on mis tahes matemaatiline protseduur, mida üksikisikud rakendavad konkreetsete andmete suhtes. Selle analüüsiprotsessi jaoks pole rakenduste puudust. Investorid saavad seda tüüpi statistilist analüüsi kasutada aktsiate hindamiseks ning teadlased määratlevad hüpoteesid ja ettevõtted hindavad selle protsessi abil olulisi otsuseid. Kvantitatiivse analüüsi protsessi kaks laia rühma on intervallhinnangud ja hüpoteeside testid, mis pakuvad konkreetseid tööriistu kasutamiseks.
Intervallhinnangud nõuavad konkreetses andmevalimis seatud parameetreid. See protsess algab valimi valimisega suuremast populatsioonikomplektist, kuna kogu populatsiooni mõõtmine on sageli ebapraktiline. Seda tüüpi statistilise analüüsi puhul on populatsioon lai mõiste, mis tähistab mis tahes suurt andmerühma. Valitud valimi põhjal saavad üksikisikud ja ettevõtted teha järeldusi suurema üldkogumi kohta. Iga valim peab olema piisavalt suur, et neid järeldusi teha.
Kui üksikisikutel on valim, peavad nad avastama, millist tüüpi statistikat andmetele kohaldatakse. Näiteks kirjeldav statistika on kvantitatiivse statistilise analüüsi jaoks üks levinumaid. See statistika hõlmab muu potentsiaalse statistika hulgas režiimi, keskmist ja mediaani koos standardhälbe ja dispersiooniga. Siin on kaasatud ka usaldustasemete rakendamine. Üksikisikud ja ettevõtted püüavad sageli saavutada võimalikult kõrget usaldustaset, et teha täpseid järeldusi.
Teine suur kvantitatiivse statistilise analüüsi rühm – hüpoteeside testid – keskendub rohkem uurimistööle kui praktilisele ärirakendusele. Teadlased vaatavad sageli mõnda teemat või olukorda ja määratlevad mitmeid hüpoteese. Rakendatavate statistiliste tehnikate eesmärk on iga hüpoteesi kas toetada või mitte toetada. Mõnes uurimisaruandes võidakse lisada intervallide hinnanguid või muid kvantitatiivseid meetodeid.
Enamikul uurimisjuhtumitel on nullhüpotees ja alternatiivne hüpotees. Kvantitatiivses statistilises analüüsis kipub nullhüpotees tähendama, et asjad on samad, mis varem või kaks üksust on võrdsed. Alternatiivne hüpotees näitab, et esialgse nullhüpoteesiga võrreldes on mõned muudatused. Olulisuse tase määrab, kui tugev toetus analüüsi jaoks on või mitte. Kriitiline piirkond tähistab väärtusi, mille puhul teadlane saab nullhüpoteesi tagasi lükata.
Kvantitatiivne statistiline analüüs on sageli pikk protsess. Ettevõtted kipuvad kasutama lühemaid meetodeid, et edastada õigeaegseid andmeid otsuste tegemiseks. Teisisõnu, kõigil saadaolevatel statistilistel vahenditel pole nendes uuringutes eesmärki. Uurimisaruannete koostamiseks on aruande pikkuse, sügavuse ja laiuse tõttu sageli vaja mitut tööriista. Aruande tüüp või teabevajadus määrab protsessi jaoks vajalikud tööriistad.