Diferencias entre análisis bivariado y multivariado

Escrito por dr. samuel helms | Traducido por gabriela nungaray
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Diferencias entre análisis bivariado y multivariado
Debido al avance del software estadístico especializado, las estadísticas multivariadas son más comunes en la investigación. (Creatas/Creatas/Getty Images)

En la investigación, la variable independiente es la variable que se manipula en el estudio, por ejemplo, el medicamento que se cree que ayuda a los diabéticos a regular el azúcar de sangre. La variable dependiente es la variable que se mide (azúcar en la sangre, por ejemplo). En una investigación experimental, se trata de establecer una relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Por ejemplo, ¿los nuevos fármacos para diabéticos ayudan a mantener los niveles de azúcar en la sangre? Las diferentes combinaciones de estas variables producen estudios univariados, bivariados y multivariados.

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Estudios univariados

En un estudio univariado, se examinan los efectos de la variable independiente sobre una única variable dependiente. Para un estudio experimental, al grupo experimental se le da el tratamiento (un nuevo fármaco, por ejemplo) y al grupo de control no se le da el tratamiento. Se mide la misma variable dependiente para cada sujeto en cada grupo (azúcar en la sangre, el ritmo cardíaco, las calificaciones o actitudes, por ejemplo). Con las estadísticas univariantes, se intenta establecer una relación causal entre la variable independiente y un cambio en la variable dependiente. ¿Funcionó la medicación? En este tipo de estudios, también puedes tener más de una variable independiente (un cóctel de fármacos, por ejemplo), siempre y cuando todavía haya una única variable dependiente.

Estudios bivariados

Los estudios bivariados miden la relación entre dos variables. Ninguna de las variables en estudio es independiente, por lo que el procedimiento no es experimental, como en los estudios univariados. Las correlaciones bivariadas son herramientas comunes y se utilizan para estudiar cómo una variable influye en la otra. Por ejemplo, si quieres ver cómo los ingresos de la familia influyen en las tasas de graduación, se puede utilizar una correlación bivariada para examinar las dos variables.

Estudios multivariados

Los estudios multivariados son similares a los estudios univariados, pero tienen más de una variable dependiente. Por ejemplo, si deseas examinar la capacidad de tres nuevos productos químicos para limpiar un derrame de aceite, las tres sustancias químicas serían las variables independientes. Se podrían medir las propiedades de las sustancias químicas dispersantes, la desintoxicación del aceite, la toxicidad de la sustancia química y el efecto sobre el medio ambiente como variables dependientes. Luego, se utiliza un análisis estadístico multivariable para examinar las relaciones entre todas las variables.

El uso de la estadística multivariada

En el estudio univariado clásico, a un grupo de sujetos seleccionados al azar se le asigna un grupo de control o tratamiento y se examina un solo factor (variable dependiente). En áreas como la psicología, interesa más de un factor y se quieren probar varios métodos de tratamiento diferentes. Digamos que quieres estudiar la eficacia de un nuevo tratamiento conductual en personas con depresión. Las personas que se reúnen para el estudio probablemente tengan una serie de cualidades diferentes, todas las cuales pueden ser clasificadas como una variable independiente. Además, el nuevo tratamiento puede afectar otros aspectos de las personas además de la depresión, tales como la autoestima o autoimagen. Este estudio multivariado es mucho más realista que simplemente etiquetar personas en distintos grupos con la esperanza de que todos salgan como se predijo.

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