NộI Dung
Phân tích Bivariate và multivariate là phương pháp thống kê để điều tra mối quan hệ giữa các mẫu dữ liệu. Phân tích Bivariate xem xét hai bộ dữ liệu được ghép nối, nghiên cứu xem liệu mối quan hệ có tồn tại giữa chúng không. Phân tích đa biến sử dụng hai hoặc nhiều biến và phân tích, nếu có, có tương quan với một kết quả cụ thể. Mục tiêu trong trường hợp sau là xác định biến nào ảnh hưởng hoặc gây ra kết quả.
Phân tích Bivariate
Phân tích Bivariate điều tra mối quan hệ giữa hai bộ dữ liệu, với một cặp quan sát được lấy từ một mẫu hoặc một cá nhân. Tuy nhiên, mỗi mẫu là độc lập. Bạn phân tích dữ liệu bằng các công cụ như kiểm tra t và kiểm tra chi bình phương, để xem hai nhóm dữ liệu có tương quan với nhau không. Nếu các biến là định lượng, bạn thường vẽ biểu đồ cho chúng trên biểu đồ phân tán. Phân tích Bivariate cũng kiểm tra sức mạnh của bất kỳ mối tương quan.
Ví dụ phân tích Bivariate
Một ví dụ về phân tích bivariate là một nhóm nghiên cứu ghi lại tuổi của cả hai vợ chồng trong một cuộc hôn nhân duy nhất. Dữ liệu này được ghép nối vì cả hai độ tuổi đến từ cùng một cuộc hôn nhân, nhưng độc lập vì tuổi của một người không gây ra tuổi của người khác. Bạn vẽ dữ liệu để hiển thị một mối tương quan: những người chồng lớn tuổi có vợ già. Một ví dụ thứ hai là ghi lại các phép đo của cá nhân về độ bám và sức mạnh của cánh tay. Dữ liệu được ghép nối vì cả hai phép đo đến từ một người, nhưng độc lập vì các cơ khác nhau được sử dụng. Bạn vẽ dữ liệu từ nhiều cá nhân để thể hiện mối tương quan: những người có độ bám cao hơn có sức mạnh cánh tay cao hơn.
Phân tích đa biến
Phân tích đa biến kiểm tra một số biến để xem liệu một hoặc nhiều trong số chúng được dự đoán về một kết quả nhất định. Các biến dự đoán là các biến độc lập và kết quả là biến phụ thuộc. Các biến có thể là liên tục, có nghĩa là chúng có thể có một phạm vi các giá trị hoặc chúng có thể phân đôi, nghĩa là chúng đại diện cho câu trả lời cho câu hỏi có hoặc không. Phân tích hồi quy bội là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong phân tích đa biến để tìm mối tương quan giữa các tập dữ liệu. Những người khác bao gồm hồi quy logistic và phân tích đa biến phương sai.
Ví dụ phân tích đa biến
Phân tích đa biến được các nhà nghiên cứu sử dụng trong một nghiên cứu của Tạp chí Nhi khoa năm 2009 để điều tra xem liệu các sự kiện tiêu cực trong cuộc sống, môi trường gia đình, bạo lực gia đình, bạo lực truyền thông và trầm cảm có phải là yếu tố dự báo cho sự xâm lăng và bắt nạt của thanh thiếu niên hay không. Trong trường hợp này, các sự kiện cuộc sống tiêu cực, môi trường gia đình, bạo lực gia đình, bạo lực truyền thông và trầm cảm là các biến dự đoán độc lập, và sự gây hấn và bắt nạt là các biến kết quả phụ thuộc. Hơn 600 đối tượng, với độ tuổi trung bình là 12 tuổi, đã được đưa ra bảng câu hỏi để xác định các biến dự đoán cho mỗi đứa trẻ. Một cuộc khảo sát cũng xác định các biến kết quả cho mỗi đứa trẻ. Phương trình hồi quy bội và mô hình phương trình cấu trúc đã được sử dụng để nghiên cứu tập dữ liệu. Các sự kiện cuộc sống tiêu cực và trầm cảm được tìm thấy là yếu tố dự báo mạnh mẽ nhất cho sự xâm lược của giới trẻ.