Semelhanças univariada e análise multivariada

A análise univariada e multivariada representa duas abordagens para a análise estatística. Análise univariada envolve a análise de uma única variável, enquanto análises multivariadas dois ou mais variáveis ​​são examinados. A análise multivariada envolve mais de um variáveis ​​independentes variáveis ​​e vários dependentes. A maioria das análises univariadas enfatizar a descrição enquanto métodos multivariados enfatizar testar hipóteses e explicações. Embora a análise uni e multivariada diferem dependendo e complexidade, ambos os métodos de análise estatística também compartilham semelhanças.

métodos descritivos

Embora os métodos estatísticos multivariados enfatizar a correlação e explicação ao invés de uma descrição, pesquisadores em negócios, educação e ciências sociais pode usar métodos uni e multivariados para fins descritivos. Os analistas podem calcular medidas descritivas, incluindo freqüências, médias e desvios-padrão para resumir uma única variável, como pontuações no Scholastic Aptitude Test (SAT, por sua sigla em Inglês), que pode aprofundar essa análise univariada através da visualização de SAT resulta em uma tabulação transversal, que mostra os valores médios e os desvios padrão SAT variáveis ​​demográficas, tais como o sexo e a etnia de estudantes testados.

análise racional

Embora a maioria das pesquisas do mundo real analisa o impacto de múltiplas variáveis ​​independentes em um dependente, muitas das técnicas de análise multivariada, como a regressão linear, pode ser usado univariada, examinando o efeito de uma única variável independente sobre a variável dependente. Alguns pesquisadores chamam isso de análise bivariada, enquanto outros chamam univariada devido à presença de uma única variável independente. Algumas estatísticas introdutórias e cursos de econometria apresentada aos estudantes, ensinando técnicas de regressão univariadas. Por exemplo, um número de eleitores cientista político examinando poderia estudar o efeito de uma única variável independente, como a idade em risco de uma pessoa para votar. Uma abordagem multivariada, por sua vez, irá considerar não só a idade, mas também renda, filiação política, educação, gênero, etnia e outras variáveis.

Métodos de exibição

Se os pesquisadores querem a sua análise estatística ter um impacto sobre as decisões e políticas têm de apresentar os seus resultados de uma forma que os tomadores de decisão possam entender. Muitas vezes isso significa apresentar os resultados em relatórios escritos usando tabelas e gráficos, tais como gráficos de barras, gráficos de linha e gráficos de pizza. Felizmente, os pesquisadores podem apresentar os resultados de uni e análises multivariadas usando essas técnicas visuais. Veja os resultados em um formato compreensível é especialmente importante na análise multivariada devido ao aumento da complexidade dessas técnicas.

interdependência

Talvez a maior semelhança entre as técnicas estatísticas uni e multivariada é que ambos são importantes para a compreensão e análise de grande quantidade de dados estatísticos. A análise univariada atua como é necessário um precursor para análise e conhecimento do ex-multivariada para a compreensão deste último. Programas como o software estatístico SPSS reconhecer essa interdependência, mostrando estatísticas descritivas, como médias e desvios padrão nos resultados de técnicas de análise multivariada como análise de regressão.