Univariate en multivariate vertegenwoordigen twee benaderingen van statistische analyse. Univariate omvat de analyse van een enkele variabele, terwijl multivariate analyse twee of meer variabelen onderzoekt. De meeste multivariate analyse omvat een afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke variabelen. De meeste univariate analyse legt de nadruk op beschrijving, terwijl multivariate methoden de nadruk leggen op het testen en verklaren van hypothesen. Hoewel univariaat en multivariate verschillen qua functie en complexiteit, delen de twee methoden van statistische analyse ook overeenkomsten.

Beschrijvende methoden

Hoewel multivariate statistische methoden de nadruk leggen op correlatie en uitleg in plaats van beschrijving, zijn onderzoekers in bedrijven , onderwijs en de sociale wetenschappen kunnen univariate en multivariate methoden gebruiken voor beschrijvende doeleinden. Analisten kunnen beschrijvende maatregelen berekenen, zoals frequenties, gemiddelden en standaarddeviaties om een ​​enkele variabele samen te vatten, zoals scores op de Scholastic Aptitude Test (SAT). Ze kunnen deze univariate analyse verdiepen door SAT-scores weer te geven in een kruistabel waarin het gemiddelde SAT wordt weergegeven. scores en standaarddeviaties op demografische variabelen, zoals het geslacht en etniciteit van de geteste studenten.

Explanatory Analysis

Hoewel het meeste onderzoek in de praktijk de impact van meerdere onafhankelijke variabelen op een afhankelijke variabele onderzoekt Veel multivariate technieken, zoals lineaire regressie, kunnen op een univariate manier worden gebruikt, waarbij het effect van een enkele onafhankelijke variabele op een afhankelijke variabele wordt onderzocht. Sommige onderzoekers noemen deze bivariate analyse terwijl anderen het univariaat noemen vanwege de aanwezigheid van slechts één onafhankelijke variabele. Sommige inleidende statistieken en econometricscursussen introduceren studenten aan regressie door univariate technieken te onderwijzen. Een politicoloog die de deelname van kiezers onderzoekt, zou bijvoorbeeld het effect van een enkele onafhankelijke variabele, zoals leeftijd, op iemands waarschijnlijkheid om te stemmen kunnen bestuderen. Een multivariate aanpak zou intussen niet alleen onderzoek doen naar leeftijd, maar ook naar inkomen, relatie tussen partijen, onderwijs, geslacht, etniciteit en andere variabelen.

Weergavemethoden

Als statistische onderzoekers willen dat hun analyses elke impact op beslissingen en beleid, ze moeten hun resultaten presenteren op een manier die besluitvormers kunnen begrijpen. Dit betekent vaak dat u resultaten presenteert in geschreven rapporten die tabellen en diagrammen gebruiken, zoals staafdiagrammen, lijndiagrammen en cirkeldiagrammen. Gelukkig kunnen onderzoekers de resultaten van univariate en multivariate analyses presenteren met behulp van deze visuele technieken. Resultaten weergeven in een begrijpelijk formaat is vooral belangrijk in multivariate analyse vanwege de grotere complexiteit van deze technieken.

Interdependence

Misschien is de grootste gelijkenis tussen univariate en multivariate statistische technieken die beide belangrijk zijn voor inzicht in en analyse van uitgebreide statistische gegevens. Univariate analyse fungeert als een voorloper van multivariate analyse en dat kennis van het eerste noodzakelijk is om het laatste te begrijpen. Statistische softwareprogramma's zoals SPSS herkennen deze onderlinge afhankelijkheid en geven beschrijvende statistieken weer, zoals gemiddelden en standaarddeviaties, in de resultaten van multivariate technieken, zoals regressieanalyse.