Univariat und multivariat repräsentieren zwei Ansätze zur statistischen Analyse. Die univariate Analyse umfasst die Analyse einer einzelnen Variablen, während die multivariate Analyse zwei oder mehr Variablen untersucht. Die meisten multivariaten Analysen beinhalten eine abhängige Variable und mehrere unabhängige Variablen. Die meisten univariaten Analysen betonen die Beschreibung, während multivariate Methoden das Testen und die Erklärung von Hypothesen betonen. Obwohl sich univariat und multivariat in Funktion und Komplexität unterscheiden, weisen die beiden Methoden der statistischen Analyse auch Ähnlichkeiten auf.
Obwohl multivariate statistische Methoden eher Korrelation und Erklärung als Beschreibung betonen, Forschende in Wirtschafts-, Bildungs- und Sozialwissenschaften können univariate und multivariate Methoden für beschreibende Zwecke. Analysten können beschreibende Maße wie Häufigkeiten, Mittelwerte und Standardabweichungen berechnen, um eine einzelne Variable zusammenzufassen, wie z als Noten im Scholastic Aptitude Test (SAT), können sie diese univariate Analyse vertiefen, indem sie SAT-Werte in einem Kreuz anzeigen tabellarische Darstellung, die mittlere SAT-Werte und Standardabweichungen nach demografischen Variablen wie Geschlecht und ethnische Zugehörigkeit der. anzeigt Schüler getestet.
Obwohl die meisten realen Forschungen den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable untersuchen, sind viele multivariate Techniken wie die lineare Regression können auf univariate Weise verwendet werden, um die Wirkung einer einzelnen unabhängigen Variablen auf a. zu untersuchen abhängige Variable. Einige Forscher nennen diese Analyse bivariate, während andere sie univariat nennen, da nur eine unabhängige Variable vorhanden ist. Einige einführende Kurse in Statistik und Ökonometrie führen die Schüler in die Regression ein, indem sie univariate Techniken vermitteln. Zum Beispiel könnte ein Politikwissenschaftler, der die Wahlbeteiligung untersucht, die Wirkung einer einzelnen unabhängigen Variablen wie dem Alter auf die Wahlwahrscheinlichkeit einer Person untersuchen. Ein multivariater Ansatz hingegen würde nicht nur Alter, sondern auch Einkommen, Parteizugehörigkeit, Bildung, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und andere Variablen untersuchen.
Wenn Statistikforscher wollen, dass ihre Analysen Einfluss auf Entscheidungen und Politik haben, müssen sie ihre Ergebnisse so darstellen, dass sie von Entscheidungsträgern verstanden werden. Dies bedeutet oft, dass Ergebnisse in schriftlichen Berichten präsentiert werden, die Tabellen und Diagramme verwenden, wie Balkendiagramme, Liniendiagramme und Tortendiagramme. Glücklicherweise können Forscher mit diesen visuellen Techniken die Ergebnisse uni- und multivariater Analysen präsentieren. Die Anzeige von Ergebnissen in einem verständlichen Format ist aufgrund der größeren Komplexität dieser Techniken besonders wichtig bei multivariaten Analysen.
Die vielleicht größte Ähnlichkeit zwischen univariaten und multivariaten statistischen Verfahren besteht darin, dass beide für das Verständnis und die Analyse umfangreicher statistischer Daten wichtig sind. Die univariate Analyse fungiert als Vorläufer der multivariaten Analyse, und die Kenntnis der ersteren ist notwendig, um die letztere zu verstehen. Statistische Softwareprogramme wie SPSS erkennen diese Interdependenz und zeigen deskriptive Statistiken, wie Mittelwerte und Standardabweichungen, in den Ergebnissen multivariater Techniken wie der Regressionsanalyse.