W badaniach rynkowych stosuje się najróżniejsze metody statystyczne, w zależności od tego jakie informacje chcemy uzyskać. Wachlarz wykorzystywanych metod zaczyna się od najprostszych analiz częstości a kończy na zaawansowanych modelach regresyjnych. Wybór analizy statystycznej powinien rozpocząć się już na etapie budowy narzędzia badawczego, ponieważ to na jakich skalach będą wyrażone nasze zmienne ma bardzo duży wpływ na rodzaj wykorzystanych testów. Analizy statystyczne wykorzystywane w badaniach rynkowych można podzielić na dwie grupy; analizy różnicowe oraz analizy związków. W badaniach rynkowych analizy różnicowe wykorzystujemy w przypadkach gdy chcemy poznać odmienność analizowanych grup. Dobrym przykładem może być badanie preferencji cech produktu np. piwa wśród mężczyzn i kobiet. Badając tym samym narzędziem obie płcie jesteśmy w stanie wykryć np. różnice w kulturze picia piwa, preferencje związane z zwartością alkoholu, preferencje dotyczące pojemności puszki itd. Jeśli chodzi o testy statystyczne badające różnice to do najczęściej wykorzystywanych zaliczamy:
Test t Studenta dla prób niezależnych- jest to test tzw. parametryczny służący do porównywania średnich uzyskanych z dwóch pomiarów (zastosowanie tego testu wymaga spełnienia pewnych założeń)
Test t Studenta dla prób zależnych- jest to test tzw. parametryczny służący do porównywania średnich uzyskanych z dwóch zależnych od siebie pomiarów (np. pomiar wizerunku marki dokonany na tych samych osobach badanych przed i po kampanii reklamowej).
Test t Studenta dla jednej próby- jest to test tzw. parametryczny który służy do analizy jednego pomiaru z jakąś wartością stałą (np. jeżeli chcemy sprawdzić czy lojalność użytkowników marki x jest wyższa niż średni poziom lojalności pozostałych marek).
Analizy związków pomiędzy zmiennymi wykorzystujemy by poznać wpływ jednej zmiennej na drugą, bądź w przypadku modeli regresyjnych wpływ wielu predyktorów (zmiennych wyjaśniających) na jedna zmienną wyjaśnianą. W badaniach rynkowych bardzo często poszukujemy powiązań pomiędzy zmiennymi np. gdy chcemy sprawdzić czy ilość emisji spotów reklamowych produktu x wpływa na dochody ze sprzedaży. Do najczęściej wykorzystywanych testów badających związki pomiędzy zmiennymi (tzw. korelacje) zaliczamy:
Współczynnik korelacji liniowej Pearsona- pozwala zmierzyć wpływ jednej zmiennej na drugą (np. wpływ wielkości rabatu cenowego na ilość sprzedanych produktów)
Analiza regresji- jest to metoda wykorzystywana do prognozowania przyszłej sytuacji rynkowej. Pozwala uwzględnić w stworzonym modelu wiele zmiennych mających wpływ np. na sprzedaż produktów czy lojalność klientów.