Innehåll
Bivariate och multivariate analyser är statistiska metoder för att undersöka förhållanden mellan dataprover. Bivariat analys tittar på två parade datauppsättningar och studerar om det finns ett samband mellan dem. Multivariat analys använder två eller flera variabler och analyser som, om några, är korrelerade med ett specifikt resultat. Målet i det senare fallet är att bestämma vilka variabler som påverkar eller orsakar resultatet.
Bivariatanalys
Bivariatanalys undersöker förhållandet mellan två datauppsättningar, med ett par observationer tagna från ett enda prov eller individ. Men varje prov är oberoende. Du analyserar data med hjälp av verktyg som t-tester och chi-kvadratiska tester för att se om de två datagrupperna korrelerar med varandra. Om variablerna är kvantitativa, grafer du dem vanligtvis på en spridplot. Bivariatanalys undersöker också styrkan hos varje korrelation.
Exempel på tvåvariga analyser
Ett exempel på tvåvariga analyser är ett forskarteam som registrerar åldern på både man och hustru i ett enda äktenskap. Denna information är ihopkopplad eftersom båda åldrarna kommer från samma äktenskap, men oberoende eftersom en persons ålder inte orsakar en annan persons ålder. Du plottar data för att visa en korrelation: de äldre män har äldre fruar. Ett andra exempel är registrering av mätningar av individers greppstyrka och armstyrka. Uppgifterna är ihopkopplade eftersom båda mätningarna kommer från en enda person, men oberoende eftersom olika muskler används. Du plottar data från många individer för att visa en korrelation: personer med högre greppstyrka har högre armstyrka.
Multivariat analys
Multivariat analys undersöker flera variabler för att se om en eller flera av dem är förutsägbara för ett visst resultat. De prediktiva variablerna är oberoende variabler och resultatet är den beroende variabeln. Variablerna kan vara kontinuerliga, vilket betyder att de kan ha ett intervall av värden, eller de kan vara dikotom, vilket innebär att de representerar svaret på en ja eller nej fråga. Multipel regressionsanalys är den vanligaste metoden som används i multivariat analys för att hitta korrelationer mellan datasätt. Andra inkluderar logistisk regression och multivariat variansanalys.
Exempel på multivariat analys
Multivariatanalys användes av forskare i en 2009 Journal of Pediatrics-studie för att undersöka om negativa livshändelser, familjemiljö, familjevåld, medievåld och depression är förutsägare för ungdomens aggression och mobbning. I detta fall var negativa livshändelser, familjemiljö, familjevåld, medievåld och depression de oberoende prediktorvariablerna, och aggression och mobbning var de beroende resultatvariablerna. Över 600 försökspersoner, med en medelålder på 12 år gamla, fick frågeformulär för att bestämma prediktorvariablerna för varje barn. En undersökning bestämde också utfallsvariablerna för varje barn. Flera regressionsekvationer och strukturell ekvationsmodellering användes för att studera datamängden. Negativa livshändelser och depression befanns vara de starkaste prediktorerna för ungdomens aggression.