Univariata e multivariata rappresentano due approcci all'analisi statistica. Univariato implica l'analisi di una singola variabile mentre l'analisi multivariata esamina due o più variabili. La maggior parte delle analisi multivariate coinvolge una variabile dipendente e più variabili indipendenti. La maggior parte delle analisi univariate enfatizza la descrizione mentre i metodi multivariati enfatizzano la verifica e la spiegazione delle ipotesi. Sebbene univariata e multivariata differiscano in funzione e complessità, i due metodi di analisi statistica condividono anche le somiglianze.

Metodi descrittivi

Sebbene i metodi statistici multivariati enfatizzino la correlazione e la spiegazione piuttosto che la descrizione, i ricercatori nel mondo degli affari , l'istruzione e le scienze sociali possono utilizzare metodi univariati e multivariati a fini descrittivi. Gli analisti possono calcolare misure descrittive, come frequenze, medie e deviazioni standard per riepilogare una singola variabile, come i punteggi del test di abilità scolastica (SAT), possono approfondire questa analisi univariata visualizzando i punteggi SAT in una tabella incrociata che mostra la media SAT punteggi e deviazioni standard per variabili demografiche, come il sesso e l'etnia degli studenti testati.

Analisi esplicativa

Sebbene la maggior parte delle ricerche del mondo reale esaminino l'impatto di più variabili indipendenti su una variabile dipendente , molte tecniche multivariate, come la regressione lineare, possono essere utilizzate in modo univariato, esaminando l'effetto di una singola variabile indipendente su una variabile dipendente. Alcuni ricercatori chiamano questa analisi bivariata, mentre altri la chiamano univariata a causa della presenza di una sola variabile indipendente. Alcuni corsi introduttivi di statistica e di econometria introducono gli studenti alla regressione insegnando tecniche univariate. Ad esempio, un politologo che esamina la partecipazione degli elettori potrebbe studiare l'effetto di una singola variabile indipendente, come l'età, sulla probabilità di voto di una persona. Un approccio multivariato, nel frattempo, esaminerebbe non solo l'età, ma anche il reddito, l'affiliazione, l'istruzione, il genere, l'etnia e altre variabili.

Metodi di visualizzazione

Se i ricercatori statistici vogliono che le loro analisi abbiano qualsiasi impatto su decisioni e politiche, devono presentare i loro risultati in modo che i decisori possano comprenderli. Ciò significa spesso presentare risultati in report scritti che utilizzano tabelle e grafici, come grafici a barre, grafici a linee e grafici a torta. Fortunatamente, i ricercatori possono presentare i risultati di analisi univariate e multivariate utilizzando queste tecniche visive. Visualizzare i risultati in un formato comprensibile è particolarmente importante nell'analisi multivariata a causa della maggiore complessità di queste tecniche.

Interdipendenza

Forse la più grande somiglianza tra tecniche statistiche univariate e multivariate è che entrambe sono importanti per comprensione e analisi di ampi dati statistici. L'analisi univariata funge da precursore dell'analisi multivariata e una conoscenza del primo è necessaria per comprendere quest'ultimo. Programmi software statistici come SPSS riconoscono questa interdipendenza, visualizzando statistiche descrittive, come medie e deviazioni standard, nei risultati di tecniche multivariate, come l'analisi di regressione.