二変量解析と多変量解析は、データサンプル間の関係を調査するための統計的手法です。 二変量解析では、2つのペアのデータセットを調べ、それらの間に関係が存在するかどうかを調べます。 多変量解析では、2つ以上の変数と分析を使用します。これらの変数がある場合は、特定の結果と相関します。 後者の場合の目標は、どの変数が結果に影響を与えるか、または引き起こすかを判断することです。
二変量解析では、1つのサンプルまたは個人から取得した一対の観測値を使用して、2つのデータセット間の関係を調査します。 ただし、各サンプルは独立しています。 t検定やカイ2乗検定などのツールを使用してデータを分析し、2つのデータグループが相互に相関しているかどうかを確認します。 変数が定量的である場合、通常は散布図でグラフ化します。 二変量解析では、相関の強さも調べます。
二変量解析の一例は、1回の結婚で夫と妻の両方の年齢を記録する研究チームです。 このデータは、両方の年齢が同じ結婚から来ているためにペアになっていますが、ある人の年齢が別の人の年齢を引き起こさないため、独立しています。 データをプロットして相関関係を示します。年配の夫には年配の妻がいます。 2番目の例は、個人の握力と腕の強さの測定値を記録することです。 両方の測定値が1人の人からのものであるため、データはペアになっていますが、異なる筋肉が使用されているため、独立しています。 多くの個人からのデータをプロットして、相関関係を示します。握力が高い人ほど腕の強度が高くなります。
多変量解析では、いくつかの変数を調べて、それらの1つ以上が特定の結果を予測できるかどうかを確認します。 予測変数は独立変数であり、結果は従属変数です。 変数は連続的である場合があります。つまり、値の範囲を持つことができます。または、二分法である場合があります。つまり、はいまたはいいえの質問に対する答えを表します。 重回帰分析は、データセット間の相関を見つけるために多変量解析で使用される最も一般的な方法です。 その他には、ロジスティック回帰と多変量分散分析が含まれます。
多変量解析は、2009年のJournal of Pediatrics研究で研究者によって使用され、陰性かどうかを調査しました。 ライフイベント、家族環境、家庭内暴力、メディア暴力、うつ病は、若者の攻撃性の予測因子であり、 いじめ。 この場合、ネガティブなライフイベント、家族環境、家庭内暴力、メディア暴力、うつ病 は独立した予測変数であり、攻撃性といじめは依存した結果でした 変数。 平均年齢12歳の600人以上の被験者に、各子供の予測変数を決定するための質問票が与えられました。 調査では、各子の結果変数も決定されました。 重回帰方程式と構造方程式モデリングを使用して、データセットを研究しました。 ネガティブなライフイベントとうつ病は、若者の攻撃性の最も強力な予測因子であることがわかりました。