Divvirzienu un daudzveidīgo analīzes ir statistikas metodes, lai izpētītu sakarības starp datu paraugiem. Divvariantu analīzē tiek aplūkotas divas sapārotas datu kopas, pētot, vai starp tām pastāv saistība. Daudzfaktoru analīzē tiek izmantoti divi vai vairāki mainīgie un analīzes, kuras, ja tādas ir, ir saistītas ar konkrētu rezultātu. Pēdējā gadījumā mērķis ir noteikt, kuri mainīgie ietekmē vai izraisa rezultātu.
Divvariantu analīze pēta sakarību starp divām datu kopām, izmantojot pāris novērojumus, kas ņemti no viena parauga vai indivīda. Tomēr katra izlase ir neatkarīga. Jūs analizējat datus, izmantojot tādus rīkus kā t-testi un chi-kvadrāta testi, lai noskaidrotu, vai abas datu grupas korelē savā starpā. Ja mainīgie ir kvantitatīvi, jūs tos parasti attēlojat uz izkliedes diagrammas. Divvirzienu analīze arī pārbauda jebkuras korelācijas stiprumu.
Viens divvērtīgo analīzes piemērs ir pētnieku grupa, kas reģistrē gan vīra, gan sievas vecumu vienā laulībā. Šie dati ir savienoti pārī, jo abi vecumi nāk no vienas laulības, bet neatkarīgi, jo viena cilvēka vecums neizraisa citas personas vecumu. Jūs attēlojat datus, lai parādītu korelāciju: vecākiem vīriem ir vecākas sievas. Otrs piemērs ir indivīdu saķeres spēka un roku spēka mērījumu reģistrēšana. Dati ir sapāroti, jo abi mērījumi nāk no vienas personas, bet neatkarīgi, jo tiek izmantoti dažādi muskuļi. Jūs uzzīmējat daudzu personu datus, lai parādītu korelāciju: cilvēkiem ar lielāku saķeres spēku ir lielāks roku spēks.
Daudzfaktoru analīzē tiek pārbaudīti vairāki mainīgie, lai noskaidrotu, vai viens vai vairāki no tiem paredz noteiktu rezultātu. Prognozējamie mainīgie ir neatkarīgi mainīgie, un rezultāts ir atkarīgs mainīgais. Mainīgie var būt nepārtraukti, tas nozīmē, ka tiem var būt vērtību diapazons, vai arī tie var būt divkosīgi, kas nozīmē, ka tie ir atbilde uz jautājumu jā vai nē. Vairāku regresiju analīze ir visizplatītākā metode, ko izmanto daudzveidīgo analīzē, lai atrastu korelācijas starp datu kopām. Citi ietver loģistisko regresiju un daudzveidīgo dispersijas analīzi.
Vairāku mainīgo analīzi pētnieki izmantoja 2009. gada Pediatrijas žurnāla pētījumā, lai noskaidrotu, vai tā ir negatīva dzīves notikumi, ģimenes vide, vardarbība ģimenē, plašsaziņas līdzekļu vardarbība un depresija ir jauniešu agresijas un iebiedēšana. Šajā gadījumā negatīvi dzīves notikumi, ģimenes vide, vardarbība ģimenē, plašsaziņas līdzekļu vardarbība un depresija bija neatkarīgie prognozējošie mainīgie, un agresija un iebiedēšana bija atkarīgs rezultāts mainīgie. Vairāk nekā 600 subjektiem, kuru vidējais vecums bija 12 gadi, tika izsniegtas anketas, lai noteiktu katram bērnam paredzētos mainīgos. Aptauja arī noteica katra bērna iznākuma mainīgos. Datu kopas izpētei tika izmantoti vairāki regresijas vienādojumi un strukturālo vienādojumu modelēšana. Tika konstatēts, ka negatīvie dzīves notikumi un depresija ir visspēcīgākie jauniešu agresijas prognozētāji.