Univariate och multivariate representerar två metoder för statistisk analys. Univariate innebär analys av en enda variabel medan multivariatanalys undersöker två eller flera variabler. Den mest multivariata analysen innefattar en beroende variabel och flera oberoende variabler. Den mest univariata analysen betonar beskrivning medan multivariata metoder belyser hypotesprövning och förklaring. Även om univariate och multivariate skiljer sig åt i funktion och komplexitet, delar de två metoderna för statistisk analys också likheter.

Beskrivande metoder

Även om multivariata statistiska metoder betonar korrelation och förklaring snarare än beskrivning, forskare i näringslivet , utbildning och samhällsvetenskap kan använda univariata och multivariata metoder för beskrivande syften. Analytiker kan beräkna beskrivande åtgärder, såsom frekvenser, medel och standardavvikelser för att sammanfatta en enda variabel, såsom värderingar på Scholastic Aptitude Test (SAT), de kan fördjupa denna univariata analys genom att visa SAT-poäng i en cross tabulation som visar genomsnittliga SAT poäng och standardavvikelser av demografiska variabler, t.ex. kön och etnicitet hos de studerade testade.

Förklarande analys

Även om de flesta verkliga undersökningarna undersöker effekterna av flera oberoende variabler på en beroende variabel , kan många multivariata tekniker, såsom linjär regression, användas på ett univariat sätt, undersöka effekten av en enda oberoende variabel på en beroende variabel. Vissa forskare kallar denna bivariata analys medan andra kallar den univariate på grund av närvaron av endast en oberoende variabel. Vissa introduktionsstatistik och ekonometriella kurser introducerar eleverna till regression genom att undervisa univariate tekniker. Till exempel kan en politisk forskare som undersöker väljare deltagande studera effekten av en enda oberoende variabel, såsom ålder, på en persons risk att rösta. Ett multivariat förhållningssätt skulle under tiden undersöka inte bara ålder, utan också inkomst, partianslutning, utbildning, kön, etnicitet och andra variabler.

Visningsmetoder

Om statistiska forskare vill ha sina analyser att ha någon inverkan på beslut och politik, måste de presentera sina resultat på ett sätt som beslutsfattare kan förstå dem. Detta innebär ofta att man presenterar resultat i skriftliga rapporter som använder tabeller och diagram, såsom stapeldiagram, linjediagram och cirkeldiagram. Lyckligtvis kan forskare presentera resultaten av univariata och multivariata analyser med hjälp av dessa visuella tekniker. Visar resultat i ett förståeligt format är särskilt viktigt vid multivariatanalys på grund av den här teknikens större komplexitet.

Motsvarande beroende

Kanske är den största likheten mellan univariata och multivariata statistiska tekniker att båda är viktiga för förstå och analysera omfattande statistiska data. Univariatanalys fungerar som en föregångare till multivariatanalys och att kunskap om det förra är nödvändigt för att förstå den senare. Statistiska program som SPSS känner igen detta ömsesidiga beroende och visar beskrivande statistik, såsom medel och standardavvikelser, i resultaten av multivariata tekniker, såsom regressionsanalys.