A análise bivariada - Bivariate analysis
Análise Bivariada é uma das formas mais simples de análise quantitativa (estatística) . Ela envolve a análise de duas variáveis (frequentemente designados por X , Y ), com o objectivo de determinar a relação empírica entre eles.
A análise bivariada pode ser útil para testar simples hipóteses de associação . A análise bivariada pode ajudar a determinar até que ponto ela se torna mais fácil saber e prever um valor para uma variável (possivelmente uma variável dependente ), se sabemos o valor da outra variável (possivelmente a variável independente ) (ver também correlação e regressão linear simples ) .
Análise Bivariada pode ser contrastado com a análise univariada , em que apenas uma variável é analisada. Como análise univariada, análise bivariada pode ser descritiva ou inferencial . É a análise da relação entre as duas variáveis. Análise Bivariada é um caso simples (duas variável) especial de análise multivariada (onde múltiplas relações entre variáveis múltiplas são examinados simultaneamente).
Conteúdo
Quando não é uma variável dependente
Se a variável dependente -a uma cujo valor é determinado em certa medida, pela outra, variável independente - é uma variável categórica , tal como a marca preferida de cereais, em seguida, probit ou logit regressão (ou multinominal probit ou logit multinominal ) pode ser utilizada . Se ambas as variáveis são ordinal , significando que eles são classificados numa sequência como primeiro, segundo, etc, em seguida, uma correlação posto coeficiente pode ser calculado. Se apenas a variável dependente é ordinal, probit ordenado ou logit ordenado pode ser usado. Se a variável dependente é contínua, quer-intervalo de nível ou nível proporção, tal como uma escala de temperatura ou um rendimento de escala, em seguida, de regressão simples pode ser usado.
Se ambas as variáveis são séries de tempo , um tipo particular de causalidade conhecido como causalidade de Granger pode ser testado para, e autoregressão vector pode ser realizado para examinar as ligações intertemporais entre as variáveis.
Quando não é uma variável dependente
Quando nem variável pode ser considerado como dependente do outro, a regressão não é adequado, mas algum tipo de correlação análise pode ser.
métodos gráficos
Gráficos que são apropriados para análise bivariada dependem do tipo de variável. Para duas variáveis contínuas, um diagrama de dispersão é um gráfico comum. Quando uma variável categórica é e o outro contínuo, um gráfico de caixa é comum e quando ambos são categórica uma trama mosaico é comum. Estes gráficos são parte da estatística descritiva .