Tek değişkenli ve çok değişkenli, istatistiksel analize yönelik iki yaklaşımı temsil eder. Tek değişkenli, tek bir değişkenin analizini içerirken, çok değişkenli analiz iki veya daha fazla değişkeni inceler. Çoğu çok değişkenli analiz, bir bağımlı değişkeni ve birden çok bağımsız değişkeni içerir. Tek değişkenli analizlerin çoğu tanımlamayı vurgularken, çok değişkenli yöntemler hipotez testini ve açıklamayı vurgular. Tek değişkenli ve çok değişkenli, işlev ve karmaşıklık açısından farklılık gösterse de, iki istatistiksel analiz yöntemi de benzerlikleri paylaşır.
Çok değişkenli istatistiksel yöntemler, açıklama yerine korelasyon ve açıklamayı vurgulasa da, işletme, eğitim ve sosyal bilimlerdeki araştırmacılar, tek değişkenli ve çok değişkenli yöntemleri açıklayıcı amaçlar. Analistler, tek bir değişkeni özetlemek için frekanslar, ortalamalar ve standart sapmalar gibi tanımlayıcı ölçüleri hesaplayabilir. Scholastic Aptitude Test (SAT) puanları olarak, SAT puanlarını çapraz olarak görüntüleyerek bu tek değişkenli analizi derinleştirebilirler. cinsiyet ve etnik köken gibi demografik değişkenlere göre ortalama SAT puanlarını ve standart sapmaları gösteren tablo öğrenciler test edildi.
Çoğu gerçek dünya araştırması, birden çok bağımsız değişkenin bağımlı bir değişken üzerindeki etkisini incelemesine rağmen, birçok çok değişkenli doğrusal regresyon gibi teknikler, tek bir bağımsız değişkenin bir değişken üzerindeki etkisini inceleyerek tek değişkenli bir şekilde kullanılabilir. bağımlı değişken. Bazı araştırmacılar bunu iki değişkenli analiz olarak adlandırırken, diğerleri sadece bir bağımsız değişkenin varlığından dolayı tek değişkenli olarak adlandırmaktadır. Bazı giriş niteliğindeki istatistik ve ekonometri dersleri, tek değişkenli teknikleri öğreterek öğrencileri regresyonla tanıştırır. Örneğin, seçmen katılımını inceleyen bir siyaset bilimci, yaş gibi tek bir bağımsız değişkenin bir kişinin oy kullanma olasılığı üzerindeki etkisini inceleyebilir. Bu arada çok değişkenli bir yaklaşım sadece yaşı değil, aynı zamanda gelir, parti üyeliği, eğitim, cinsiyet, etnik köken ve diğer değişkenleri de inceleyecektir.
İstatistik araştırmacıları, analizlerinin kararlar ve politikalar üzerinde herhangi bir etkisi olmasını istiyorlarsa, sonuçlarını karar vericilerin anlayabileceği şekilde sunmalıdırlar. Bu genellikle sonuçların çubuk grafikler, çizgi grafikler ve pasta grafikler gibi tabloları ve çizelgeleri kullanan yazılı raporlarda sunulması anlamına gelir. Neyse ki, araştırmacılar bu görsel teknikleri kullanarak tek değişkenli ve çok değişkenli analizlerin sonuçlarını sunabilirler. Sonuçların anlaşılır bir biçimde görüntülenmesi, bu tekniklerin daha karmaşık olması nedeniyle çok değişkenli analizde özellikle önemlidir.
Tek değişkenli ve çok değişkenli istatistiksel teknikler arasındaki belki de en büyük benzerlik, her ikisinin de kapsamlı istatistiksel verileri anlamak ve analiz etmek için önemli olmasıdır. Tek değişkenli analiz, çok değişkenli analizin öncüsü olarak hareket eder ve ikincisini anlamak için birincisi hakkında bilgi sahibi olmak gerekir. SPSS gibi istatistiksel yazılım programları, tanımlayıcı istatistikleri görüntüleyerek bu karşılıklı bağımlılığı tanır, regresyon analizi gibi çok değişkenli tekniklerin sonuçlarında ortalamalar ve standart sapmalar gibi.
