Similitudes de análisis estadístico univariado y multivariado

Escrito por shane hall | Traducido por enrique pereira vivas
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Similitudes de análisis estadístico univariado y multivariado
Los informes comerciales, financieros y otros utilizan métodos estadísticos univariados y multivariados. (John Foxx/Stockbyte/Getty Images)

El análisis univariado y multivariado representa dos enfoques para el análisis estadístico. El análisis univariado consiste en el análisis de una sola variable mientras que en el análisis multivariado se examinan dos o más variables. El análisis multivariado involucra más de una variable dependiente y varias variables independientes. La mayoría de los análisis univariados enfatizan la descripción mientras que los métodos multivariados hacen hincapié en las pruebas de hipótesis y explicaciones. Aunque el análisis univariado y multivariado difieren en función y complejidad, los dos métodos de análisis estadísticos comparten similitudes también.

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Métodos descriptivos

Aunque los métodos estadísticos multivariados hacen hincapié en la correlación y la explicación en vez de una descripción, los investigadores en los negocios, la educación y las ciencias sociales pueden utilizar métodos univariados y multivariados con fines descriptivos. Los analistas pueden calcular las medidas descriptivas, como las frecuencias, medias y desviaciones estándar para resumir una sola variable, como las puntuaciones en la Prueba de Aptitud Académica (SAT, por sus siglas en inglés), que pueden profundizar este análisis univariado mediante la visualización de los resultados del SAT en una tabulación cruzada que muestra los valores medios SAT y las desviaciones estándar de las variables demográficas, como el sexo y el origen étnico de los alumnos evaluados.

Análisis razonado

Aunque la mayor parte del mundo real de investigación analiza el impacto de múltiples variables independientes sobre una variable dependiente, muchas de las técnicas multivariadas, como la regresión lineal, se pueden utilizar de forma univariada, examinando el efecto de una sola variable independiente sobre una variable dependiente. Algunos investigadores llaman a esto el análisis bivariado, mientras que otros lo llaman univariante debido a la presencia de una sola variable independiente. Algunas estadísticas introductorias y cursos de econometría presentan a los estudiantes mediante la enseñanza de técnicas de regresión univariantes. Por ejemplo, un politólogo que examina la participación de votantes podría estudiar el efecto de una sola variable independiente, como la edad en el riesgo de una persona para votar. Un enfoque multivariado, mientras tanto, examinará no sólo la edad, sino también el ingreso, la afiliación política, la educación, el género, la etnia y otras variables.

Métodos de visualización

Si los investigadores quieren que sus análisis estadísticos tengan un impacto sobre las decisiones y las políticas, tienen que presentar sus resultados de una manera que los tomadores de decisiones puedan entender. A menudo, esto significa presentar los resultados en informes escritos que utilizan tablas y gráficos, tales como gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos circulares. Afortunadamente, los investigadores pueden presentar los resultados del análisis univariado y multivariado utilizando estas técnicas visuales. Ver los resultados en un formato comprensible es especialmente importante en el análisis multivariante debido a la mayor complejidad de estas técnicas.

Interdependencia

Tal vez la mayor similitud entre las técnicas estadísticas univariantes y multivariantes es que ambas son importantes para entender y analizar gran cantidad de datos estadísticos. El análisis univariante actúa como un precursor para el análisis multivariante y que un conocimiento de la primera es necesaria para la comprensión de la última. Los programas de software estadísticos como SPSS reconocen esta interdependencia, que muestra las estadísticas descriptivas, como las medias y las desviaciones estándar, en los resultados de las técnicas multivariantes, como el análisis de regresión.

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