Sisu
- Kahevariandiline analüüs
- Kahe variandi analüüsi näited
- Mitmemõõtmeline analüüs
- Mitme muutujaga analüüsi näide
Kahe- ja mitme muutujaga analüüsid on statistilised meetodid andmevalimite vaheliste seoste uurimiseks. Kahevariandilises analüüsis vaadeldakse kahte ühendatud andmekogumit, uurides, kas nende vahel on seos. Mitmemõõtmeline analüüs kasutab kaht või enamat muutujat ja analüüse, mis olemasolu korral on korrelatsioonis konkreetse tulemusega. Viimasel juhul on eesmärk kindlaks teha, millised muutujad mõjutavad või põhjustavad tulemust.
Kahevariandiline analüüs
Kahevariandiline analüüs uurib kahe andmekogumi suhet, koos ühe vaatluse või üksiku isiku vaatluspaaridega. Kuid iga valim on iseseisev. Analüüsite andmeid selliste tööriistade abil nagu t-testid ja chi-ruut-testid, et näha, kas kaks andmerühma on omavahel seotud. Kui muutujad on kvantitatiivsed, joonistate need tavaliselt hajutatud graafikul. Kahevariandiline analüüs uurib ka mis tahes seose tugevust.
Kahe variandi analüüsi näited
Kahevariandilise analüüsi üks näide on uurimisrühm, kes registreerib ühe mehe abielus nii mehe kui ka naise vanuse. Need andmed on seotud, kuna mõlemad vanused on pärit samast abielust, kuid iseseisvad, kuna ühe inimese vanus ei põhjusta teise inimese vanust. Sa joonistad andmed korrelatsiooni näitamiseks: vanematel abikaasadel on vanemad naised. Teine näide on haardetugevuse ja käe tugevuse mõõtmiste registreerimine. Andmed on seotud, kuna mõlemad mõõtmised pärinevad ühelt inimeselt, kuid sõltumatud, kuna kasutatakse erinevaid lihaseid. Joonistate paljude inimeste andmed korrelatsiooni näitamiseks: suurema haardetugevusega inimestel on suurem käe tugevus.
Mitmemõõtmeline analüüs
Mitmemõõtmeline analüüs uurib mitut muutujat, et näha, kas üks või mitu neist ennustavad teatud tulemust. Ennustatavad muutujad on sõltumatud muutujad ja tulemus on sõltuv muutuja. Muutujad võivad olla pidevad, mis tähendab, et neil võib olla vahemik väärtusi või need võivad olla dihhotoomilised, st nad tähistavad vastust jah või ei küsimusele. Mitme regressioonanalüüs on kõige levinum meetod, mida kasutatakse mitme muutujaga analüüsis, et leida korrelatsioone andmekogumite vahel. Muud hõlmavad logistilist regressiooni ja dispersioonianalüüsi mitme variandiga.
Mitme muutujaga analüüsi näide
Mitme muutujaga analüüsi kasutasid teadlased 2009. aasta uuringus Journal of Pediatrics, et uurida, kas negatiivsed elusündmused, perekeskkond, perevägivald, meediavägivald ja depressioon on noorte agressiooni ja kiusamise ennustajad. Sel juhul olid negatiivsed elusündmused, perekondlik keskkond, perevägivald, meediavägivald ja depressioon sõltumatud ennustatavad muutujad ning agressioon ja kiusamine olid sõltuvad tulemusnäitajad. Üle 600 uuritavale, keskmise vanusega 12 aastat, anti küsimustikud, et määrata iga lapse jaoks ennustatavad muutujad. Uuringuga määrati ka iga lapse tulemuste muutujad. Andmekogumi uurimiseks kasutati mitu regressioonivõrrandit ja struktuurvõrrandi modelleerimist. Negatiivsed elusündmused ja depressioon osutusid noorte agressiooni tugevaimaks ennustajaks.