이변 량 및 다변량 분석은 데이터 샘플 간의 관계를 조사하기위한 통계적 방법입니다. 이변 량 분석은 쌍을 이룬 두 데이터 세트를 살펴보고 그 사이에 관계가 있는지 여부를 조사합니다. 다변량 분석은 둘 이상의 변수를 사용하고 특정 결과와 상관 관계가있는 경우 분석합니다. 후자의 경우 목표는 결과에 영향을 미치거나 원인이되는 변수를 결정하는 것입니다.
이변 량 분석은 단일 샘플 또는 개인에서 가져온 한 쌍의 관측치를 사용하여 두 데이터 세트 간의 관계를 조사합니다. 그러나 각 샘플은 독립적입니다. t- 검정 및 카이 제곱 검정과 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석하여 두 데이터 그룹이 서로 상관되는지 확인합니다. 변수가 양적이면 일반적으로 산점도에 그래프로 표시합니다. 이변 량 분석은 상관 관계의 강도도 조사합니다.
이변 량 분석의 한 예는 단일 결혼에서 남편과 아내의 나이를 기록한 연구팀입니다. 이 데이터는 두 나이가 같은 결혼에서 왔기 때문에 쌍을 이루지 만 한 사람의 나이가 다른 사람의 나이를 유발하지 않기 때문에 독립적입니다. 상관 관계를 나타 내기 위해 데이터를 플로팅합니다. 연로 한 남편에게는 연로 한 아내가 있습니다. 두 번째 예는 개인의 그립 강도와 팔 강도 측정을 기록하는 것입니다. 두 측정 값이 한 사람에게서 나오기 때문에 데이터가 쌍을 이루지 만 다른 근육이 사용되기 때문에 독립적입니다. 많은 개인의 데이터를 플로팅하여 상관 관계를 보여줍니다. 그립 강도가 높은 사람은 팔 강도가 더 높습니다.
다변량 분석은 여러 변수를 조사하여 하나 이상의 변수가 특정 결과를 예측하는지 확인합니다. 예측 변수는 독립 변수이고 결과는 종속 변수입니다. 변수는 연속적 일 수 있습니다. 이는 값의 범위를 가질 수 있음을 의미하거나, 예 또는 아니오 질문에 대한 대답을 나타내는 이분법적일 수 있습니다. 다중 회귀 분석은 데이터 세트 간의 상관 관계를 찾기 위해 다변량 분석에 사용되는 가장 일반적인 방법입니다. 기타에는 로지스틱 회귀 및 분산의 다변량 분석이 포함됩니다.
2009 년 소아과 저널 (Journal of Pediatrics) 연구에서 연구자들은 다변량 분석을 사용하여 음성 여부를 조사했습니다 생활 사건, 가정 환경, 가정 폭력, 미디어 폭력, 우울증은 청소년의 침략과 괴롭힘. 이 경우 부정적인 삶의 사건, 가정 환경, 가정 폭력, 미디어 폭력 및 우울증 독립 예측 변수 였고 공격성과 괴롭힘이 종속 결과였습니다. 변수. 평균 연령이 12 세인 600 명 이상의 피험자에게 각 아동의 예측 변수를 결정하기 위해 설문지를 받았습니다. 설문 조사는 또한 각 아동의 결과 변수를 결정했습니다. 다중 회귀 방정식과 구조 방정식 모델링을 사용하여 데이터 세트를 연구했습니다. 부정적인 삶의 사건과 우울증이 청소년의 공격성을 가장 잘 예측하는 것으로 밝혀졌습니다.