Содержание
Двусторонний и многомерный анализ представляют собой статистические методы для изучения взаимосвязей между образцами данных. Двусторонний анализ рассматривает два парных набора данных, изучая, существует ли связь между ними. В многомерном анализе используются две или более переменных и анализ, которые, если таковые имеются, связаны с конкретным результатом. Цель в последнем случае - определить, какие переменные влияют или вызывают результат.
Двусторонний анализ
Двусторонний анализ исследует взаимосвязь между двумя наборами данных с парой наблюдений, взятых из одной выборки или отдельного человека. Однако каждый образец независим. Вы анализируете данные, используя такие инструменты, как t-тесты и тесты хи-квадрат, чтобы увидеть, соответствуют ли две группы данных друг другу. Если переменные являются количественными, вы обычно наносите их на график рассеяния. Двусторонний анализ также проверяет силу любой корреляции.
Примеры двумерного анализа
Одним из примеров двумерного анализа является исследовательская группа, записывающая возраст мужа и жены в одном браке. Эти данные связаны, потому что оба возраста происходят от одного брака, но независимы, потому что возраст одного человека не приводит к возрасту другого человека. Вы представляете данные, чтобы показать корреляцию: у старших мужей есть старшие жены. Второй пример - запись измерений силы захвата людей и силы рук. Данные являются парными, потому что оба измерения получены от одного человека, но независимы, потому что используются разные мышцы. Вы черпаете данные от многих людей, чтобы показать корреляцию: люди с более высокой силой захвата имеют более высокую силу рук.
Многомерный анализ
Многофакторный анализ исследует несколько переменных, чтобы увидеть, являются ли одна или несколько из них предикторами определенного результата. Прогностические переменные являются независимыми переменными, а результат - зависимой переменной. Переменные могут быть непрерывными, что означает, что они могут иметь диапазон значений, или они могут быть дихотомическими, то есть они представляют ответ на вопрос «да» или «нет». Множественный регрессионный анализ является наиболее распространенным методом, используемым в многомерном анализе для поиска корреляций между наборами данных. Другие включают логистическую регрессию и многомерный дисперсионный анализ.
Пример многомерного анализа
Многофакторный анализ использовался исследователями в исследовании Journal of Pediatrics 2009 года для выяснения того, являются ли негативные жизненные события, семейное окружение, насилие в семье, насилие в средствах массовой информации и депрессия предикторами агрессии и запугивания молодежи. В этом случае негативные жизненные события, семейное окружение, насилие в семье, насилие в средствах массовой информации и депрессия были независимыми предикторами, а агрессия и издевательства были зависимыми исходными переменными. Более 600 испытуемых со средним возрастом 12 лет получили вопросники для определения предикторных переменных для каждого ребенка. Опрос также определил переменные результата для каждого ребенка. Множественные уравнения регрессии и моделирование структурных уравнений были использованы для изучения набора данных. Отрицательные жизненные события и депрессия оказались наиболее сильными предикторами молодежной агрессии.