A Pesquisa Quantitativa é a mais comum no mercado, e podem ser úteis para decisões mais acertadas.
Os meios de insumos de dados são estruturados, e entre eles estão a entrevista individual e os questionários.
Com os números obtidos nestas pesquisas , o relator pode mensurar problemas diversos.
Como fazer?
O Teste de Hipóteses: É um método para verificar se os dados são compatíveis com alguma hipótese, podendo muitas vezes sugerir a não validade dela. O teste de hipóteses é um procedimento estatístico baseado na análise de uma amostra, através da teoria de probabilidades, usado para avaliar determinados parâmetros que são desconhecidos numa população. Seu objetivo é decidir se uma afirmação, em geral, sobre parâmetros de uma ou mais populações é, ou não, apoiada pela evidência obtida de dados amostrais. Tal afirmação é o que se chama Hipótese Estatística e a regra usada para decidir se ela é verdadeira ou não, é o Teste de Hipóteses.
A Regressão Linear: Algumas vezes estamos interessados em saber não apenas se existe associação entre duas variáveis quantitativas x e y, mas nós temos também uma hipótese a respeito de uma provável relação de causa e efeito entre variáveis. Desejamos saber se y “depende” de x. Neste caso, y é chamado de variável dependente ou variável resposta, e x é chamado de variável independente. Na regressão linear, temos a hipótese de que o valor de y depende do valor de x e expressamos matematicamente esta relação por meio de uma equação, assumindo que a associação entre x e y é linear, ou seja, descrita adequadamente por uma reta. A regressão é usada basicamente com duas finalidades: de previsão (prever o valor de y a partir do valor de x) e estimar o quanto x influencia ou modifica y.
A Programação Linear: A Programação Linear (PL) é uma das técnicas da Pesquisa Operacional mais utilizadas em se tratando de problemas de otimização. Os problemas de Programação Linear buscam a distribuição eficiente de recursos limitados para atender um determinado objetivo, em geral, maximizando lucros ou minimizando custos. Em se tratando de PL, esse objetivo é expresso através de uma função linear, denominada de “Função Objetivo”, que se combina com as restrições de recursos do problema para gerar uma otimização.
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