В чем разница между унивариационным, бивариационным и мультивариационным анализом?

Одномерный анализ

=================================

Одномерный анализ - это самый простой метод количественного анализа данных. Как следует из названия, «Uni», что означает «один», в одномерном анализе существует только одна зависимая переменная. Он используется для проверки гипотезы и вывода умозаключений. Цель состоит в том, чтобы получить данные, описать и обобщить их, а также проанализировать закономерности в них.

В наборе данных одномерный анализ исследует каждую переменную отдельно. Он анализирует диапазон и центральную тенденцию значений, описывает образец реакции на переменную. Переменная - это условие или категория, к которой относятся данные. Например, анализ может быть посвящен переменной «возраст» или «вес» демографии. Он принимает во внимание только одну переменную, то есть либо «возраст», либо «вес».

Паттерны, выявленные в результате одномерного анализа, можно описать следующими способами:

Центральная тенденция - (среднее значение, мода и медиана)

Дисперсия - (диапазон, дисперсия)

Обеспечение адекватного бюджета

Квартили (межквартильный размах)

Стандартное отклонение

===============================

Двумерный анализ

В двумерном анализе есть две переменные, в которых анализ связан с причиной и взаимосвязью между двумя переменными. Например, очки, набранные командой-победителем в Суперкубке с 1960 по 2010 год.

Типы двумерного анализа

Диаграммы разброса

Показывают степень влияния одной переменной на другую.

Регрессионный анализ Он используется для анализа того, как данные связаны друг с другом.

Коэффициенты корреляции - анализирует, связаны ли переменные. «0» означает, что переменные не связаны друг с другом, а «1» указывает на положительную или отрицательную корреляцию.

=============================

Многомерный анализ

Многомерные данные включают три или более переменных. Например, когда веб-разработчик хочет изучить показатели переходов по четырем различным веб-страницам среди мужчин и женщин, взаимосвязь между переменными может быть измерена с помощью многомерных переменных. В фармацевтическом эксперименте с лекарствами многомерный анализ используется для анализа множественных ответов пациента на лекарство.

Несколько способов выполнить анализ:

Регрессионный анализ Он используется для выявления закономерностей в наборе данных.

MANOVA- это ANOVA для различных зависимых переменных. Это делается для проверки того, изменяется ли переменная ответа при манипулировании независимой переменной.

Факторный анализ - это способ сжать большие наборы данных в управляемый. Он выявляет скрытые закономерности и то, как они пересекаются, и объединяет несколько узоров.

Анализ пути Он используется для изучения причинно-следственных моделей путем определения взаимосвязей между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными.

Источник https://www.researchoptimus.com/market/multivariate-bivariate-analysis.php