Univarié et multivarié représentent deux approches de l'analyse statistique. Univarié implique l'analyse d'une seule variable tandis que l'analyse multivariée examine deux variables ou plus. La plupart des analyses multivariées impliquent une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes. La plupart des analyses univariées mettent l'accent sur la description tandis que les méthodes multivariées mettent l'accent sur le test et l'explication des hypothèses. Bien que les fonctions univariées et multivariées diffèrent en fonction et en complexité, les deux méthodes d'analyse statistique partagent également des similarités.

Méthodes descriptives

Bien que les méthodes statistiques multivariées mettent l'accent sur la corrélation et l'explication , l'éducation et les sciences sociales peuvent utiliser des méthodes univariées et multivariées à des fins descriptives. Les analystes peuvent calculer des mesures descriptives, comme les fréquences, les moyennes et les écarts-types pour résumer une seule variable, comme les résultats du Test d'Aptitude Scolaire (SAT), ils peuvent approfondir cette analyse univariée en affichant les scores SAT dans une tabulation croisée. scores et écarts-types selon les variables démographiques, tels que le sexe et l'origine ethnique des élèves testés.

Analyse explicative

Bien que la plupart des recherches dans le monde réel examinent l'impact de variables indépendantes multiples sur une variable dépendante , de nombreuses techniques multivariées, telles que la régression linéaire, peuvent être utilisées de manière univariée, en examinant l'effet d'une seule variable indépendante sur une variable dépendante. Certains chercheurs appellent cette analyse bivariée tandis que d'autres l'appellent univariée en raison de la présence d'une seule variable indépendante. Des cours d'introduction à la statistique et à l'économétrie initient les élèves à la régression en enseignant des techniques univariées. Par exemple, un politologue examinant la participation des électeurs pourrait étudier l'effet d'une seule variable indépendante, comme l'âge, sur la probabilité de voter d'une personne. Une approche multivariée, quant à elle, examinerait non seulement l'âge, mais aussi le revenu, l'affiliation à un parti, l'éducation, le genre, l'ethnicité et d'autres variables.

Méthodes d'affichage

Si les chercheurs veulent que leurs analyses Tout impact sur les décisions et les politiques, ils doivent présenter leurs résultats d'une manière que les décideurs peuvent les comprendre. Cela signifie souvent présenter des résultats dans des rapports écrits qui utilisent des tableaux et des graphiques, tels que des graphiques à barres, des graphiques linéaires et des camemberts. Heureusement, les chercheurs peuvent présenter les résultats d'analyses univariées et multivariées en utilisant ces techniques visuelles. L'affichage des résultats dans un format compréhensible est particulièrement important dans l'analyse multivariée en raison de la plus grande complexité de ces techniques.

Interdépendance

La plus grande similitude entre les techniques statistiques univariées et multivariées est peut-être importante comprendre et analyser de nombreuses données statistiques. L'analyse univariée agit comme un précurseur de l'analyse multivariée et une connaissance de l'analyse est nécessaire pour comprendre cette dernière. Les logiciels statistiques tels que SPSS reconnaissent cette interdépendance, en affichant des statistiques descriptives, telles que les moyennes et les écarts-types, dans les résultats de techniques multivariées, telles que l'analyse de régression.