Conţinut
Analizele bivariate și multivariate sunt metode statistice pentru a investiga relațiile dintre probele de date. Analiza bivariate privește două seturi de date în pereche, studiind dacă există o relație între ele. Analiza multivariată folosește două sau mai multe variabile și analize care, dacă există, sunt corelate cu un rezultat specific. Scopul în ultimul caz este de a determina ce variabile influențează sau cauzează rezultatul.
Analiza bivariate
Analiza bivariate investighează relația dintre două seturi de date, cu o pereche de observații prelevate dintr-un singur eșantion sau individ. Cu toate acestea, fiecare eșantion este independent. Analizați datele utilizând instrumente precum teste t și teste chi-pătrate, pentru a vedea dacă cele două grupuri de date se corelează între ele. Dacă variabilele sunt cantitative, le graficați de obicei pe o diagramă. Analiza bivariate examinează, de asemenea, puterea oricărei corelații.
Exemple de analiză bivariate
Un exemplu de analiză bivariată este o echipă de cercetare care înregistrează vârsta soțului și soției într-o căsătorie unică. Aceste date sunt corelate deoarece ambele vârste provin din aceeași căsătorie, dar sunt independente, deoarece o vârstă a persoanelor nu provoacă o altă vârstă. Completați datele pentru a arăta o corelație: soții mai mari au soții mai mari. Un al doilea exemplu este înregistrarea măsurătorilor de rezistență la prindere și rezistență la braț. Datele sunt împerecheate deoarece ambele măsurători provin de la o singură persoană, dar independente pentru că sunt folosiți mușchi diferiți. Diagramați de la multe persoane pentru a arăta o corelație: persoanele cu o rezistență mai mare la apăsare au o rezistență mai mare a brațului.
Analiza multivariată
Analiza multivariate examinează mai multe variabile pentru a vedea dacă una sau mai multe dintre ele sunt predictive pentru un anumit rezultat. Variabilele predictive sunt variabile independente, iar rezultatul este variabila dependentă. Variabilele pot fi continue, ceea ce înseamnă că pot avea o serie de valori sau pot fi dicotomice, adică reprezintă răspunsul la o întrebare da sau nu. Analiza regresiei multiple este cea mai frecventă metodă utilizată în analiza multivariate pentru a găsi corelații între seturile de date. Altele includ regresia logistică și analiza multivariate a variației.
Exemplu de analiză multivariată
Analiza multivariată a fost utilizată de cercetători într-un studiu al Jurnalului de Pediatrie din 2009 pentru a investiga dacă evenimentele negative din viață, mediul familial, violența în familie, violența în mass-media și depresia sunt predictori ai agresiunii și intimidării în rândul tinerilor. În acest caz, evenimentele negative ale vieții, mediul familial, violența în familie, violența în mass-media și depresia au fost variabilele predictoare independente, iar agresivitatea și intimidarea au fost variabilele de rezultat dependente. Peste 600 de subiecți, cu o vârstă medie de 12 ani, au primit chestionare pentru a determina variabilele predictoare pentru fiecare copil. Un sondaj a determinat, de asemenea, variabilele de rezultat pentru fiecare copil. Ecuațiile de regresie multiplă și modelarea ecuațiilor structurale au fost utilizate pentru a studia setul de date. S-a constatat că evenimentele negative de viață și depresia sunt cei mai puternici predictori ai agresiunii tinerilor.