Similitudes d`analyse statistique univariée et multivariée

Bien que les méthodes statistiques multivariées mettent l`accent sur la corrélation et l`explication plutôt que la description, les chercheurs dans les affaires, l`éducation et les sciences sociales peuvent utiliser des méthodes univariée et multivariée à des fins descriptives. Les analystes calculent les mesures descriptives, telles que les fréquences, les moyens et les écarts-types pour récapituler une seule variable, comme les scores sur l`aptitude scolaire Test (SAT), ils peuvent approfondir cette analyse univariée en affichant des scores SAT dans un tableau croisé qui affiche moyenne SAT les scores et les écarts-types en fonction des variables démographiques telles que le sexe et l`origine ethnique des élèves testés.

Bien que la plupart des recherches dans le monde réel examine l`impact de plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante, de nombreuses techniques à plusieurs variables, telles que la régression linéaire, peuvent être utilisés de manière univariée, en examinant l`effet d`une seule variable indépendante sur une variable dépendante. Certains chercheurs appellent cette analyse à deux variables tandis que d`autres appellent univariée en raison de la présence d`une seule variable indépendante. Quelques statistiques et des cours d`introduction économétrie initient les élèves à la régression par l`enseignement des techniques unidimensionnelles. Par exemple, un politologue examinant la participation des électeurs pourrait étudier l`effet d`une seule variable indépendante, comme l`âge, sur la probabilité d`une personne à voter. Une approche à plusieurs variables, quant à lui, examinerait non seulement l`âge, mais aussi le revenu, l`affiliation politique, l`éducation, le sexe, l`origine ethnique et d`autres variables.

Si les chercheurs veulent que leurs statistiques analyses d`avoir un impact sur les décisions et les politiques, ils doivent présenter leurs résultats de façon que les décideurs puissent les comprendre. Cela signifie souvent la présentation des résultats dans les rapports écrits qui utilisent des tableaux et des graphiques, tels que les graphiques à barres, des graphiques linéaires et camemberts. Heureusement, les chercheurs peuvent présenter les résultats des analyses univariée et multivariée en utilisant ces techniques visuelles. Affichage des résultats dans un format compréhensible est particulièrement important dans l`analyse multivariée en raison de la plus grande complexité de ces techniques.

Peut-être la plus grande similitude entre les techniques statistiques univariée et multivariée est que les deux sont importants pour la compréhension et l`analyse des données statistiques importantes. L`analyse univariée agit comme un précurseur à l`analyse à variables multiples et que la connaissance de l`ancien est nécessaire pour comprendre ce dernier. logiciels statistiques tels que SPSS reconnaissent cette interdépendance, l`affichage des statistiques descriptives, comme les moyennes et les écarts-types, dans les résultats des techniques à plusieurs variables, telles que l`analyse de régression.