ორმხრივი და მრავალმხრივი ანალიზი წარმოადგენს სტატისტიკურ მეთოდებს მონაცემთა ნიმუშებს შორის ურთიერთმიმართების შესასწავლად. ორმხრივი ანალიზი უყურებს ორ დაწყვილებულ მონაცემთა ნაკრებებს, შეისწავლის თუ არა მათ შორის ურთიერთობა. მულტივარიაციული ანალიზი იყენებს ორ ან მეტ ცვლადს და ანალიზს, რომლებიც ასეთის არსებობის შემთხვევაში კორელაციაშია კონკრეტულ შედეგთან. ამ უკანასკნელ შემთხვევაში მიზანია დაადგინოს რომელი ცვლადი ახდენს გავლენას ან იწვევს შედეგს.
ორმხრივი ანალიზი იკვლევს ურთიერთობას ორ მონაცემთა ნაკრებებს შორის, წყვილი დაკვირვების შედეგად აღებულია ერთი ნიმუში ან ინდივიდუალური. ამასთან, თითოეული ნიმუში დამოუკიდებელია. თქვენ აანალიზებთ მონაცემებს ისეთი საშუალებების გამოყენებით, როგორიცაა t- ტესტები და chi- კვადრატიანი ტესტები, თუ რამდენად ურთიერთკავშირშია მონაცემთა ორი ჯგუფი ერთმანეთთან. თუ ცვლადები რაოდენობრივია, თქვენ ჩვეულებრივ ადგენთ მათ scatterplot– ზე. ორმხრივი ანალიზი ასევე იკვლევს ნებისმიერი კორელაციის სიძლიერეს.
ორმხრივი ანალიზის ერთ-ერთი მაგალითია კვლევითი გუნდი, რომელიც აფიქსირებს მარტოხელა ქორწინებაში როგორც ცოლ-ქმრის ასაკს. ეს მონაცემები დაწყვილებულია, რადგან ორივე ასაკი ერთი და იგივე ქორწინებიდან მოდის, მაგრამ დამოუკიდებელი, რადგან ერთი ადამიანის ასაკი არ იწვევს სხვისი ასაკს. თქვენ მონაცემებს ადგენთ კორელაციის ჩვენებაზე: უფროს ქმარს ჰყავს უფროსი ცოლი. მეორე მაგალითია ინდივიდების ძალაუფლების და მკლავის სიძლიერის გაზომვები. მონაცემები დაწყვილებულია, რადგან ორივე გაზომვა მოდის ერთი ადამიანისგან, მაგრამ დამოუკიდებელია, რადგან განსხვავებული კუნთები გამოიყენება. თქვენ ადგენთ მონაცემებს მრავალი ადამიანისგან, რომ აჩვენოთ კორელაცია: ადამიანებს, რომლებსაც აქვთ ძალაუფლების უფრო მაღალი ძალა, აქვთ მკლავის უფრო მაღალი ძალა.
მრავალმხრივი ანალიზი იკვლევს რამდენიმე ცვლადს იმის დასადგენად, არის თუ არა ერთი ან რამდენიმე მათგანი გარკვეული შედეგის პროგნოზირება. პროგნოზირებადი ცვლადები დამოუკიდებელი ცვლადებია და შედეგი არის დამოკიდებული ცვლადი. ცვლადები შეიძლება იყოს უწყვეტი, რაც ნიშნავს, რომ მათ შეიძლება ჰქონდეთ მთელი რიგი მნიშვნელობები, ან ისინი შეიძლება იყოს დიქოტომიური, რაც ნიშნავს რომ ისინი პასუხობენ დიახ ან არა კითხვაზე. მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი არის ყველაზე გავრცელებული მეთოდი, რომელიც გამოიყენება მრავალმხრივი ანალიზის დროს მონაცემთა ნაკრებებს შორის კორელაციის მოსაძებნად. დანარჩენებში შედის ლოგისტიკური რეგრესი და მრავალფეროვანი ანალიზი.
მრავალმხრივი ანალიზი გამოიყენეს მკვლევარებმა 2009 წლის პედიატრიის ჟურნალის ჟურნალში, უარყოფითი თუ არა ცხოვრებისეული მოვლენები, ოჯახური გარემო, ოჯახური ძალადობა, მედიაში ძალადობა და დეპრესია არის ახალგაზრდობის აგრესიის პროგნოზები და ბულინგი. ამ შემთხვევაში, ცხოვრების უარყოფითი მოვლენები, ოჯახური გარემო, ოჯახური ძალადობა, მედიაში ძალადობა და დეპრესია დამოუკიდებელი პროგნოზირების ცვლადები იყო და აგრესია და ბულინგი იყო დამოკიდებული შედეგი ცვლადები. 600-ზე მეტ სუბიექტს, საშუალო ასაკის 12 წლით, გადაეცათ კითხვარები თითოეული ბავშვის პროგნოზირების ცვლადების დასადგენად. კვლევამ ასევე განსაზღვრა თითოეული ბავშვის შედეგების ცვლადები. მონაცემთა ნაკრების შესასწავლად გამოყენებულია მრავალი რეგრესიის განტოლება და სტრუქტურული განტოლების მოდელირება. აღმოჩნდა, რომ ცხოვრების უარყოფითი მოვლენები და დეპრესია ახალგაზრდობის აგრესიის ყველაზე ძლიერი პროგნოზირებაა.