Analizele bivariate și multivariate sunt metode statistice pentru a investiga relațiile dintre eșantioanele de date. Analiza bivariată analizează două seturi de date asociate, studiind dacă există o relație între ele. Analiza multivariată utilizează două sau mai multe variabile și analize care, dacă există, sunt corelate cu un rezultat specific. Scopul în acest din urmă caz este de a determina care variabile influențează sau cauzează rezultatul.
Analiza bivariată investighează relația dintre două seturi de date, cu o pereche de observații luate dintr-un singur eșantion sau individ. Cu toate acestea, fiecare eșantion este independent. Analizați datele folosind instrumente precum teste t și teste chi pătrate, pentru a vedea dacă cele două grupuri de date se corelează între ele. Dacă variabilele sunt cantitative, de obicei le graficați pe un diagramă de dispersie. Analiza bivariată examinează, de asemenea, puterea oricărei corelații.
Un exemplu de analiză bivariată este o echipă de cercetători care înregistrează vârsta soțului și a soției într-o singură căsătorie. Aceste date sunt asociate deoarece ambele vârste provin din aceeași căsătorie, dar independente, deoarece vârsta unei persoane nu cauzează vârsta altei persoane. Transpuneți datele pentru a arăta o corelație: soții mai în vârstă au soții mai în vârstă. Un al doilea exemplu este înregistrarea măsurătorilor rezistenței la prindere și a brațelor indivizilor. Datele sunt asociate, deoarece ambele măsurători provin de la o singură persoană, dar independente, deoarece sunt folosiți mușchi diferiți. Trageți date de la mulți indivizi pentru a arăta o corelație: persoanele cu rezistență mai mare la aderență au rezistență mai mare la braț.
Analiza multivariată examinează mai multe variabile pentru a vedea dacă una sau mai multe dintre ele sunt predictive pentru un anumit rezultat. Variabilele predictive sunt variabile independente, iar rezultatul este variabila dependentă. Variabilele pot fi continue, ceea ce înseamnă că pot avea o serie de valori sau pot fi dihotomice, ceea ce înseamnă că reprezintă răspunsul la o întrebare da sau nu. Analiza de regresie multiplă este cea mai comună metodă utilizată în analiza multivariată pentru a găsi corelații între seturile de date. Altele includ regresia logistică și analiza multivariată a varianței.
Analiza multivariată a fost utilizată de cercetători într-un studiu din 2009 Journal of Pediatrics pentru a investiga dacă este negativ evenimentele din viață, mediul familial, violența în familie, violența în mass-media și depresia sunt predictori ai agresiunii tinerilor și hărțuirea. În acest caz, evenimente negative de viață, mediu familial, violență în familie, violență în mass-media și depresie au fost variabilele predictive independente, iar agresivitatea și agresiunea au fost rezultatul dependent variabile. Peste 600 de subiecți, cu o vârstă medie de 12 ani, au primit chestionare pentru a determina variabilele predictive pentru fiecare copil. Un sondaj a determinat, de asemenea, variabilele de rezultat pentru fiecare copil. Au fost utilizate ecuații de regresie multiple și modelarea ecuațiilor structurale pentru a studia setul de date. Evenimentele negative ale vieții și depresia s-au dovedit a fi cele mai puternice predictori ai agresiunii tinerilor.