Bivariata och multivariata analyser är statistiska metoder för att undersöka samband mellan dataprover. Bivariat analys tittar på två parade datamängder 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 utfall. Målet i det senare fallet är att bestämma vilka variabler som påverkar eller orsakar resultatet.
Bivariat Analys
Bivariat analys undersöker sambandet mellan två datamängder, med ett par observationer tagna från ett enda prov eller individ. Varje prov är dock oberoende. Du analyserar data med hjälp av verktyg som t-tester och chi-kvadrattest, för att se om de två grupperna av data korrelerar med varandra. Om variablerna är kvantitativa brukar man grafa upp dem på ett punktdiagram. Bivariat analys undersöker också styrkan av eventuell korrelation.
Exempel på bivariat analys
Ett exempel på bivariat analys är en forskargrupp som registrerar åldern på både man och hustru i ett enda äktenskap. Dessa data är parade eftersom båda åldrarna kommer från samma äktenskap, men oberoende eftersom en persons ålder inte orsakar en annan persons ålder. Du ritar data för att visa en korrelation: de äldre männen har äldre fruar. Ett andra exempel är att registrera mätningar av individers greppstyrka och armstyrka. Uppgifterna är parade 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.
Multivariatanalys
Multivariat analys undersöker flera variabler för att se om en eller flera av dem är prediktiva för ett visst utfall. De prediktiva variablerna är oberoende variabler och utfallet är den beroende variabeln. Variablerna kan vara kontinuerliga, vilket betyder att de kan ha en rad värden, eller så kan de vara dikotoma, 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 datamängder. Andra inkluderar logistisk regression och multivariat variansanalys.
Multivariat analysexempel
Multivariat analys användes av forskare i en 2009 Journal of Pediatrics studie för att undersöka om negativa livshändelser, familjemiljö, familjevåld, media våld och depression är prediktorer för ungdomars aggression och mobbning. I det här fallet var negativa livshändelser, familjemiljö, familjevåld, mediavåld och depression de oberoende prediktorvariablerna, och aggression och mobbning var de beroende utfallsvariablerna. Över 600 försökspersoner, med en medelålder på 12 år, fick frågeformulär för att fastställa prediktorvariablerna för varje barn. En undersökning fastställde också utfallsvariablerna för varje barn. Flera regressionsekvationer och strukturell ekvationsmodellering användes för att studera datamängden. Negativa livshändelser och depression visade sig vara de starkaste prediktorerna för ungdomars aggression.
