Innhold
Bivariate og multivariate analyser er statistiske metoder for å undersøke sammenhenger mellom dataprøver. Bivariat analyse ser på to sammenkoblede datasett, og studerer om det er en sammenheng mellom dem. Multivariat analyse bruker to eller flere variabler og analyser som, hvis noen, er korrelert med et spesifikt utfall. Målet i sistnevnte tilfelle er å bestemme hvilke variabler som påvirker eller forårsaker utfallet.
Bivariate analyse
Bivariat analyse undersøker forholdet mellom to datasett, med et par observasjoner hentet fra en enkelt prøve eller individ. Imidlertid er hver prøve uavhengig. Du analyserer dataene ved hjelp av verktøy som t-tester og chi-kvadratiske tester, for å se om de to datagruppene korrelerer med hverandre. Hvis variablene er kvantitative, grafer du dem vanligvis på en scatterplot. Bivariat analyse undersøker også styrken til enhver korrelasjon.
Eksempler på bivariate analyse
Et eksempel på bivariat analyse er et forskerteam som registrerer alderen til både mann og kone i et enkelt ekteskap. Denne informasjonen er sammenkoblet fordi begge aldre kommer fra samme ekteskap, men uavhengige fordi en persons alder ikke forårsaker en annen persons alder. Du plotter dataene til å vise en sammenheng: de eldre ektemennene har eldre koner. Et annet eksempel er registrering av målinger av individers grepstyrke og armstyrke. Dataene er sammenkoblet fordi begge målinger kommer fra en enkelt person, men uavhengige fordi forskjellige muskler brukes. Du plotter data fra mange individer for å vise en sammenheng: personer med høyere gripestyrke har høyere armstyrke.
Multivariat analyse
Multivariat analyse undersøker flere variabler for å se om en eller flere av dem er prediktive for et visst utfall. De prediktive variablene er uavhengige variabler, og utfallet er den avhengige variabelen. Variablene kan være kontinuerlige, noe som betyr at de kan ha et utvalg av verdier, eller de kan være dikotomme, noe som betyr at de representerer svaret på et ja eller nei spørsmål. Multiple regresjonsanalyser er den vanligste metoden som brukes i multivariat analyse for å finne korrelasjoner mellom datasett. Andre inkluderer logistisk regresjon og multivariat variansanalyse.
Eksempel på multivariat analyse
Multivariat analyse ble brukt av forskere i en studie fra Journal of Pediatrics fra 2009 for å undersøke om negative livshendelser, familiemiljø, familievold, medievold og depresjon er prediktorer for ungdomsaggresjon og mobbing. I dette tilfellet var negative livshendelser, familiemiljø, familievold, medievold og depresjon de uavhengige prediktorvariablene, og aggresjon og mobbing var de avhengige resultatvariablene. Over 600 personer, med en gjennomsnittsalder på 12 år gammel, fikk spørreskjemaer for å bestemme prediktorvariablene for hvert barn. En undersøkelse bestemte også utfallsvariablene for hvert barn. Flere regresjonsligninger og strukturell ligningsmodellering ble brukt for å studere datasettet. Negative livshendelser og depresjon ble funnet å være de sterkeste prediktorene for ungdomsaggresjon.