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이변 량 및 다변량 분석은 데이터 샘플 간의 관계를 조사하기위한 통계적 방법입니다. 이변 량 분석은 두 쌍의 데이터 세트를 조사하여 두 데이터 세트 간의 관계가 존재하는지 여부를 연구합니다. 다변량 분석은 두 개 이상의 변수를 사용하고 특정 결과와 상관 관계가있는 경우 분석합니다. 후자의 목표는 어떤 변수가 결과에 영향을 주거나 유발 하는지를 결정하는 것입니다.
이변 량 분석
이변 량 분석은 단일 표본 또는 개인으로부터 한 쌍의 관측 값을 사용하여 두 데이터 세트 간의 관계를 조사합니다. 그러나 각 샘플은 독립적입니다. t- 검정 및 카이 제곱 검정과 같은 도구를 사용하여 데이터를 분석하여 두 데이터 그룹이 서로 관련되어 있는지 확인합니다. 변수가 정량적이면 일반적으로 산점도에 그래프를 작성합니다. 이변 량 분석은 또한 상관 관계의 강도를 검사합니다.
이변 량 분석 예
이변 량 분석의 한 예는 한 결혼 생활에서 남편과 아내의 나이를 기록하는 연구팀입니다. 이 데이터는 두 연령대가 모두 같은 결혼 생활에서 나왔기 때문에 짝 지어져 있지만 한 사람의 나이가 다른 사람의 나이를 일으키지 않기 때문에 독립적입니다. 상관 관계를 보여주기 위해 데이터를 플로팅합니다. 연로 한 남편에게는 연로 한 아내가 있습니다. 두 번째 예는 개인 그립 강도와 팔 강도의 측정 값을 기록하는 것입니다. 두 사람의 측정 값이 한 사람에게서 나왔기 때문에 데이터가 쌍을 이루지 만 다른 근육이 사용되기 때문에 독립적입니다. 많은 개인의 데이터를 플롯하여 상관 관계를 보여줍니다. 그립 강도가 높은 사람은 팔 강도가 높습니다.
다변량 분석
다변량 분석은 여러 변수를 검사하여 하나 이상의 변수가 특정 결과를 예측하는지 확인합니다. 예측 변수는 독립 변수이며 결과는 종속 변수입니다. 변수는 연속적 일 수 있습니다. 즉, 값 범위를 가질 수 있거나 이분법적일 수 있습니다. 즉, 예 또는 아니요 질문에 대한 답변을 나타냅니다. 다중 회귀 분석은 데이터 세트 간의 상관 관계를 찾기 위해 다변량 분석에 사용되는 가장 일반적인 방법입니다. 로지스틱 회귀 및 다변량 분산 분석도 포함됩니다.
다변량 분석 예
다변량 분석은 2009 Journal of Pediatrics 연구에서 연구원들이 부정적인 삶의 사건, 가족 환경, 가족 폭력, 미디어 폭력 및 우울증이 청소년 침략 및 괴롭힘의 예측 인자인지 조사하기 위해 사용되었습니다. 이 경우 부정적인 삶의 사건, 가족 환경, 가족 폭력, 미디어 폭력 및 우울증은 독립적 인 예측 변수였으며 침략과 따돌림은 종속 결과 변수였습니다. 평균 연령이 12 세인 600 명 이상의 피험자들에게 각 어린이의 예측 변수를 결정하기위한 설문지가 제공되었습니다. 설문 조사는 또한 각 어린이의 결과 변수를 결정했습니다. 다중 회귀 방정식과 구조 방정식 모델링을 사용하여 데이터 세트를 연구했습니다. 부정적인 생활 사건과 우울증은 청소년 침략의 가장 강력한 예측 인자 인 것으로 밝혀졌습니다.