A diferença entre bivariada e As análises multivariadas

Na pesquisa , a variável independente é a variável que você manipule no estudo; por exemplo, a droga que você acha que ajuda os diabéticos a regular o açúcar no sangue. A variável dependente é a variável que mede (açúcar no sangue , por exemplo) . Na pesquisa experimental , que está a tentar estabelecer uma ligação entre a variável independente ea variável dependente . Por exemplo , será que os novos diabéticos ajuda droga manter os níveis de açúcar no sangue ? Diferentes combinações dessas variáveis ​​produzir estudos uni , bi e multivariada . Estudos univariados

um estudo univariado , você examina os efeitos da variável independente em uma única variável dependente. Para um estudo experimental , o grupo experimental é dado o tratamento ( uma droga nova , por exemplo) eo grupo controle não é dado o tratamento. Você mede a mesma variável dependente para cada sujeito em cada grupo ( açúcar no sangue, da freqüência cardíaca , qualidades ou atitudes , por exemplo) . Com estatísticas univariadas , você tenta estabelecer uma relação causal entre a variável independente e uma mudança na variável dependente . Será que o trabalho de drogas? Em estudos univariados , você também pode ter mais de uma variável independente ( um coquetel de drogas , por exemplo) , desde que ainda há uma única variável dependente .

Bivariadas Estudos

estudos

bivariadas medir a relação entre duas variáveis. Nenhuma das variáveis ​​em estudo é uma variável independente , de modo que o procedimento não é experimental , como em estudos univariados . Correlações bivariadas são ferramentas comuns e são usados ​​para estudar como uma variável influencia a outra. Por exemplo, se você quiser ver como a renda familiar influenciou as taxas de graduação , você poderia usar uma correlação bivariada para examinar as duas variáveis ​​.

Multivariada Estudos

estudos multivariados são semelhantes aos estudos univariados , mas eles têm mais de uma variável dependente. Por exemplo, se você quiser examinar a capacidade de três novos produtos químicos para limpar um derramamento de óleo , os três produtos químicos seriam suas variáveis ​​independentes. Você poderia medir propriedades dispersantes dos produtos químicos, a desintoxicação do petróleo , toxicidade da substância química e os efeitos sobre o meio ambiente como as variáveis ​​dependentes. Você, então, usar uma análise estatística multivariada para examinar as relações entre todas as variáveis ​​.

O Uso de Estatística Multivariada

No estudo univariado clássico, um grupo de indivíduos selecionados aleatoriamente é atribuído a um grupo de controle ou tratamento e examinado em um único fator (variável dependente) . Em disciplinas como psicologia, você está normalmente interessado em mais de um fator e quer tentar vários métodos de tratamento diferentes. Digamos que você queria estudar a eficácia de um novo tratamento comportamental em pessoas com depressão . As pessoas se reuniram para o estudo , provavelmente, chegará com uma série de diferentes qualidades , os quais poderiam ser classificados como uma variável independente . Além disso, o novo tratamento pode afetar outros aspectos de pessoas, bem como a depressão , tais como a auto-estima ou auto-imagem. Este estudo multivariada é muito mais realista do que atribuir a grupos de pessoas e esperar que todos eles saem como você previu .