Semelhanças de uni & Análise estatística multivariada

Embora os métodos estatísticos multivariados enfatizar correlação e explicação ao invés de inscrição, os pesquisadores nos negócios, educação e ciências sociais pode usar métodos uni e multivariados para fins descritivos. Os analistas pode calcular medidas descritivas, como frequências médias e desvios padrão para sintetizam uma única variável, tais como a pontuação no teste de aptidão Escolar (SAT), que podem aprofundar esta análise univariada, exibindo resultados do SAT em uma tabulação cruzada que exibe significativo SAT pontuações e desvios-padrão de variáveis ​​demográficas, como o gênero e etnia dos alunos testados.

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Embora a maioria das pesquisas do mundo real examina o impacto de múltiplas variáveis ​​independentes sobre uma variável dependente, muitas técnicas de análise multivariada, como a regressão linear, pode ser usado de uma forma univariada, examinando o efeito de uma única variável independente sobre a variável dependente. Alguns pesquisadores chamam isso de análise bivariada, enquanto outros chamam de uni por causa da presença de apenas uma variável independente. Algumas estatísticas introdutórias e cursos de econometria apresentar aos alunos de regressão, ensinando técnicas de univariados. Por exemplo, uma participação dos eleitores cientista político examinando pode estudar o efeito de uma única variável independente, tais como idade, sobre a probabilidade de uma pessoa para votar. Uma abordagem multivariada, entretanto, iria examinar não só a idade, mas também renda, filiação partidária, educação, gênero, etnia e outras variáveis.

Se os pesquisadores estatísticos quer suas análises para ter qualquer impacto sobre as decisões e políticas, eles devem apresentar os seus resultados de uma forma que os tomadores de decisão possam entendê-los. Isso muitas vezes significa apresentar resultados em relatórios escritos que usam tabelas e gráficos, tais como gráficos de barras, gráficos de linhas e gráficos de pizza. Felizmente, os pesquisadores podem apresentar os resultados de uni e análises multivariadas usando essas técnicas visuais. Mostrar resultados em um formato compreensível é especialmente importante na análise multivariada por causa da maior complexidade destas técnicas.

Talvez a maior semelhança entre técnicas estatísticas uni e multivariada é que ambos são importantes para a compreensão e análise extensivas de dados estatísticos. A análise univariada atua como um precursor para a análise multivariada e que um conhecimento do primeiro é necessário para a compreensão do último. programas de software estatísticos como SPSS reconhecer essa interdependência, exibindo estatísticas descritivas, como médias e desvios padrão, nos resultados de técnicas de análise multivariada, como a análise de regressão.