En sciences sociales, la recherche quantitative est largement utilisée dans la psychologie, l`économie, la démographie, la sociologie, le marketing, la santé communautaire, la santé et le développement humain, le genre et les sciences politiques, et moins souvent dans l`anthropologie et l`histoire. La recherche en sciences mathématiques, comme la physique, est également «quantitative» par définition, bien que cette utilisation du terme diffère dans le contexte. Dans les sciences sociales, le terme se rapporte à des méthodes empiriques, originaires du positivisme philosophique et de l`histoire des statistiques, qui contrastent avec les méthodes de recherche qualitatives. La recherche quantitative est généralement étroitement liée aux idées issues de la «méthode scientifique», qui peut comprendre: l`analyse quantitative n`est pas le contraire de l`analyse qualitative; ce ne sont que des philosophies différentes. Utilisés ensemble, ils peuvent fournir des informations utiles pour prendre des décisions éclairées qui favorisent une meilleure société, améliorent les positions financières et améliorent les opérations commerciales. Les méthodes quantitatives supposent d`avoir une approche objective pour étudier les problèmes de recherche, où les données sont contrôlées et mesurées, pour traiter l`accumulation de faits, et pour déterminer les causes du comportement. En conséquence, les résultats de la recherche quantitative peuvent être statistiquement significatifs, mais souvent insignifiant. Certains analyseurs de données peuvent suggérer que l`analyse des données exploratoires pourrait être suivie d`une analyse confirmatoire: d`abord, le chercheur explore les données, trouve quelques associations intéressantes, puis trouve la théorie pour soutenir les variations observées, et réalise enfin un test statistique pour vérifier ce qui vient d`être trouvé. Cependant, il y a un danger dans ce raisonnement. Les données peuvent inclure des corrélations qui n`existent pas vraiment mais qui sont dans les données juste par hasard. En théorie, on peut trouver des preuves arbitraires des données et développer une théorie autour de lui pour «confirmer» les observations.
C`est ainsi que les cerveaux humains travaillent principalement: nous voyons des schémas («évidences») autour de nous et essayons de les expliquer. Cependant, les modèles sont également vus où il n`y a en fait rien du tout se passe! La recherche quantitative porte sur le nombre, la logique et la position objective. La recherche quantitative se concentre sur des données numériques et inchangeantes et sur des raisonnements détaillés et convergents plutôt que sur des raisonnements divergents [c.-à-d. la génération d`une variété d`idées sur un problème de recherche d`une manière spontanée et libre]. Votre objectif dans la réalisation d`une étude de recherche quantitative est de déterminer la relation entre une chose [une variable indépendante] et une autre [une variable dépendante ou issue] au sein d`une population. Les conceptions quantitatives de la recherche sont soit descriptives [sujets habituellement mesurés une fois], soit expérimentaux [sujets mesurés avant et après un traitement]. Une étude descriptive établit uniquement les associations entre les variables; une étude expérimentale établit la causalité. Les opinions concernant le rôle de la mesure dans la recherche quantitative sont quelque peu divergentes. La mesure est souvent considérée comme étant seulement un moyen par lequel les observations sont exprimées numériquement afin d`enquêter sur les relations de causalité ou les associations. Cependant, on a fait valoir que la mesure joue souvent un rôle plus important dans la recherche quantitative.
[9] par exemple, Kuhn a fait valoir que dans la recherche quantitative, les résultats qui sont montrés peuvent s`avérer étranges. C`est parce que l`acceptation d`une théorie basée sur les résultats de données quantitatives pourrait s`avérer être un phénomène naturel. Il a soutenu que de telles anomalies sont intéressantes lorsqu`elles sont effectuées pendant le processus d`obtention des données, comme on le voit ci-dessous: l`analyse quantitative fournit aux analystes des outils pour examiner et analyser les événements passés, actuels et anticipés. Tout sujet impliquant des nombres peut être quantifié; par conséquent, il existe de nombreux domaines dans lesquels l`analyse quantitative est utilisée et est bénéfique.