Двумерный и многомерный анализ - это статистические методы исследования взаимосвязей между выборками данных. Двумерный анализ рассматривает два парных набора данных, изучая, существует ли между ними связь. В многомерном анализе используются две или более переменных и анализы, которые, если таковые имеются, коррелируют с конкретным результатом. В последнем случае цель состоит в том, чтобы определить, какие переменные влияют на результат или вызывают его.
Двумерный анализ исследует взаимосвязь между двумя наборами данных с парой наблюдений, взятых из одной выборки или отдельного человека. Однако каждый образец независим. Вы анализируете данные с помощью таких инструментов, как t-тесты и тесты хи-квадрат, чтобы увидеть, коррелируют ли две группы данных друг с другом. Если переменные количественные, вы обычно графите их на диаграмме рассеяния. Двумерный анализ также исследует силу любой корреляции.
Одним из примеров двумерного анализа является группа исследователей, фиксирующая возраст мужа и жены, состоящих в одном браке. Эти данные являются парными, потому что оба возраста происходят из одного брака, но независимы, потому что возраст одного человека не влияет на возраст другого человека. Вы наносите данные на график, чтобы показать корреляцию: у старших мужей есть старшие жены. Второй пример - запись измерений силы хвата и силы рук человека. Данные парные, потому что оба измерения сделаны одним человеком, но независимы, потому что задействованы разные мышцы. Вы наносите на график данные от многих людей, чтобы показать корреляцию: люди с более высокой силой захвата имеют более высокую силу рук.
Многовариантный анализ исследует несколько переменных, чтобы увидеть, предсказывают ли одна или несколько из них определенный результат. Прогностические переменные - это независимые переменные, а результат - зависимая переменная. Переменные могут быть непрерывными, что означает, что они могут иметь диапазон значений, или они могут быть дихотомическими, что означает, что они представляют ответ на вопрос «да» или «нет». Множественный регрессионный анализ - наиболее распространенный метод, используемый в многомерном анализе для поиска корреляций между наборами данных. Другие включают логистическую регрессию и многомерный дисперсионный анализ.
Многовариантный анализ использовался исследователями в исследовании Journal of Pediatrics 2009 г., чтобы выяснить, есть ли отрицательные результаты. жизненные события, семейное окружение, насилие в семье, насилие в СМИ и депрессия являются предикторами молодежной агрессии и издевательства. В этом случае негативные жизненные события, семейное окружение, насилие в семье, насилие в СМИ и депрессия. были независимыми переменными-предикторами, а агрессия и издевательства были зависимыми исходами переменные. Более 600 субъектов, средний возраст которых составлял 12 лет, получили анкеты для определения переменных-предикторов для каждого ребенка. Опрос также определил переменные результата для каждого ребенка. Для изучения набора данных использовались уравнения множественной регрессии и моделирование структурных уравнений. Было обнаружено, что негативные жизненные события и депрессия являются наиболее сильными предикторами молодежной агрессии.