Tehnicile de analiză a datelor permit cercetătorilor să revizuiască datele adunate și să facă inferențe sau determinări din informații. Majoritatea tehnicilor se concentrează pe aplicarea tehnicilor cantitative pentru revizuirea datelor. Câteva dintre cele mai populare tehnici de analiză a datelor cantitative includ statistica descriptivă, analiza exploratorie a datelor și analiza datelor de confirmare. Ultimele două implică utilizarea de a susține sau nu susținerea unei ipoteze predeterminate. Grupurile care pot folosi aceste tehnici includ cercetători individuali, studenți, întreprinderi, agenții guvernamentale și actuari, printre alte părți care au nevoie de informații și date.
Analiza cantitativă a datelor încearcă să elimine părtinirea cercetătorilor din datele culese. Utilizarea intensă a statisticilor, probabilităților sau altor tehnici matematice permite persoanelor să utilizeze metode standard pentru interpretarea datelor. Atunci când cercetătorii încearcă să utilizeze tehnici de analiză calitativă a datelor – adesea bazate pe mediul personal al individului, preferințele sau principiile de bază ale cercetării și raționamentului – datele adunate pot fi interpretate greșit sau interpretate incorect. Prin urmare, tehnicile matematice sunt mai puțin susceptibile la aceste erori și adesea mai acceptate de alți indivizi sau cercetători.
Analiza statistică descriptivă separă sau rezumă datele în grupuri specifice. Datele demografice sunt un set comun de statistici descriptive. Cercetătorii vor aduna informații referitoare la vârsta, sexul, dimensiunea gospodăriei, venitul, tipul de muncă și alte informații ale unei populații. Un alt tip de analiză statistică descriptivă este procentul de finalizare a unui fundaș atunci când joacă un meci de fotbal. Dacă fundașul completează șase din opt încercări de trecere, el are un procent de finalizare de 75%. Un defect al acestei tehnici este incapacitatea statisticilor de a oferi informații suplimentare, cum ar fi lungimea fiecărei treceri.
Tehnicile exploratorii de analiză a datelor implică adesea utilizarea de diagrame cu casete, histograme, diagrame Pareto, diagrame de dispersie sau diagrame cu tulpină și frunze. Scopul principal al acestei tehnici este de a susține o ipoteză declarată de la un cercetător. De exemplu, un cercetător poate dori să demonstreze o ipoteză despre intervalul de vârstă a proprietarilor care conduc un anumit tip de mașină, cum ar fi un minivan. Pentru a testa și susține această ipoteză, cercetătorul va aduna informații și va crea un box plot pentru a determina numărul de proprietari în intervalul său declarat. Statisticile vor oferi informații care să susțină sau nu ipoteza și să arate câte valori aberante sunt în datele colectate.
Tehnicile de analiză a datelor de confirmare sunt opusul tehnicilor exploratorii. În aceste teste, cercetătorul caută să infirme ipoteza nulă, care este o afirmație general acceptată ca adevărată de majoritatea indivizilor. Pentru a infirma ipoteza nulă, cercetătorul va aduna informații specifice legate de ipoteză și va testa media, varianța, valorile p și intervalele de încredere. Intervalul de încredere dovedit prin analiza datelor de confirmare va oferi informații cu privire la cât de încrezător ar trebui să fie cercetătorul dacă ipoteza nulă este adevărată sau falsă.