Univariado y multivariante representan dos enfoques para el análisis estadístico. Univariado implica el análisis de una sola variable, mientras que el análisis multivariable examina dos o más variables. La mayoría del análisis multivariado implica una variable dependiente y múltiples variables independientes. La mayoría de los análisis univariados enfatizan la descripción, mientras que los métodos multivariados enfatizan las pruebas de hipótesis y la explicación. Aunque las funciones univariadas y multivariadas difieren en función y complejidad, los dos métodos de análisis estadístico también comparten similitudes.
Métodos descriptivos
Aunque los métodos estadísticos multivariados enfatizan la correlación y la explicación más que la descripción, los investigadores en los negocios , la educación y las ciencias sociales pueden usar métodos univariados y multivariables con fines descriptivos. Los analistas pueden calcular medidas descriptivas, como frecuencias, promedios y desviaciones estándar para resumir una sola variable, como los puntajes del Scholastic Aptitude Test (SAT), pueden profundizar este análisis univariado al mostrar los puntajes del SAT en una tabulación cruzada que muestra la media del SAT puntajes y desviaciones estándar por variables demográficas, como el sexo y el origen étnico de los estudiantes evaluados.
Análisis Explicativo
Aunque la mayoría de la investigación en el mundo real examina el impacto de múltiples variables independientes en una variable dependiente , muchas técnicas multivariantes, como la regresión lineal, se pueden usar de forma univariada, examinando el efecto de una única variable independiente en una variable dependiente. Algunos investigadores llaman a este análisis bivariado mientras que otros lo llaman univariado debido a la presencia de una sola variable independiente. Algunos cursos introductorios de estadística y econometría introducen a los estudiantes a la regresión mediante la enseñanza de técnicas univariadas. Por ejemplo, un científico político que examina la participación de los votantes podría estudiar el efecto de una sola variable independiente, como la edad, sobre la probabilidad de voto de una persona. Un enfoque multivariado, mientras tanto, examinaría no solo la edad, sino también los ingresos, afiliación partidista, educación, género, etnia y otras variables.
Métodos de visualización
Si los investigadores estadísticos quieren que sus análisis tengan cualquier impacto en las decisiones y políticas, deben presentar sus resultados de manera que los responsables de la toma de decisiones puedan comprenderlos. Esto a menudo significa presentar resultados en informes escritos que usan tablas y gráficos, como gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos circulares. Afortunadamente, los investigadores pueden presentar los resultados de análisis univariados y multivariados utilizando estas técnicas visuales. Mostrar resultados en un formato comprensible es especialmente importante en el análisis multivariado debido a la mayor complejidad de estas técnicas.
Interdependencia
Quizás la mayor similitud entre las técnicas estadísticas univariadas y multivariadas es que ambas son importantes para comprender y analizar extensos datos estadísticos. El análisis univariado actúa como un precursor del análisis multivariante y que el conocimiento del primero es necesario para entender el último. Los programas de software estadístico como SPSS reconocen esta interdependencia, mostrando estadísticas descriptivas, como los medios y las desviaciones estándar, en los resultados de las técnicas multivariadas, como el análisis de regresión.
