Univariada e multivariada representam duas abordagens para a análise estatística. A univariada envolve a análise de uma única variável, enquanto a análise multivariada examina duas ou mais variáveis. A maioria das análises multivariadas envolve uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes. A maioria das análises univariadas enfatiza a descrição, enquanto os métodos multivariados enfatizam o teste e a explicação das hipóteses. Embora univariada e multivariada diferem em função e complexidade, os dois métodos de análise estatística compartilham semelhanças também.
Métodos descritivos
Embora métodos estatísticos multivariados enfatizem correlação e explicação ao invés de descrição, pesquisadores em negócios , a educação e as ciências sociais podem usar métodos univariados e multivariados para fins descritivos. Os analistas podem calcular medidas descritivas, como frequências, médias e desvios padrão para resumir uma única variável, como pontuações no Teste de Aptidão Escolar (SAT), eles podem aprofundar essa análise univariada, exibindo pontuações SAT em uma tabulação cruzada que exibe média SAT escores e desvios padrão por variáveis demográficas, como o gênero e a etnia dos alunos testados.
Análise Explicativa
Embora a maioria das pesquisas do mundo real examine o impacto de múltiplas variáveis independentes em uma variável dependente , muitas técnicas multivariadas, como a regressão linear, podem ser usadas de maneira univariada, examinando o efeito de uma única variável independente em uma variável dependente. Alguns pesquisadores chamam essa análise bivariada, enquanto outros a chamam de univariada, devido à presença de apenas uma variável independente. Algumas estatísticas introdutórias e cursos de econometria introduzem os alunos à regressão ensinando técnicas univariadas. Por exemplo, um cientista político que examina a participação dos eleitores pode estudar o efeito de uma única variável independente, como a idade, sobre a probabilidade de uma pessoa votar. Enquanto isso, uma abordagem multivariada examinaria não apenas a idade, mas também a renda, afiliação partidária, educação, gênero, etnia e outras variáveis.
Exibir métodos
Se os pesquisadores estatísticos quiserem que suas análises tenham Qualquer impacto sobre as decisões e políticas, eles devem apresentar seus resultados de forma que os tomadores de decisão possam entendê-los. Isso geralmente significa apresentar resultados em relatórios escritos que usam tabelas e gráficos, como gráficos de barras, gráficos de linha e gráficos de pizza. Felizmente, os pesquisadores podem apresentar os resultados de análises univariadas e multivariadas usando essas técnicas visuais. Exibir resultados em um formato compreensível é especialmente importante na análise multivariada, devido à maior complexidade dessas técnicas.
Interdependência
Talvez a maior semelhança entre as técnicas estatísticas univariadas e multivariadas seja que ambas são importantes para compreensão e análise de dados estatísticos extensivos. A análise univariada atua como um precursor da análise multivariada e que o conhecimento do primeiro é necessário para a compreensão do segundo. Programas estatísticos como o SPSS reconhecem essa interdependência, exibindo estatísticas descritivas, como médias e desvios-padrão, nos resultados de técnicas multivariadas, como a análise de regressão.
