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二変量および多変量解析は、データサンプル間の関係を調査するための統計的手法です。二変量解析では、2つのペアのデータセットを調べ、それらの間に関係が存在するかどうかを調べます。多変量解析では、2つ以上の変数と分析が使用され、特定の結果と相関する場合は、それらが分析されます。後者の場合の目標は、どの変数が結果に影響を与えるか、または引き起こすかを決定することです。
二変量解析
二変量解析では、1つのサンプルまたは個人から取得した1組の観測値を使用して、2つのデータセット間の関係を調査します。ただし、各サンプルは独立しています。 t検定やカイ2乗検定などのツールを使用してデータを分析し、2つのデータグループが相互に関連しているかどうかを確認します。変数が定量的である場合、通常は散布図でグラフ化します。二変量解析では、相関の強さも調べられます。
二変量解析の例
二変量解析の一例は、単婚での夫と妻の両方の年齢を記録する研究チームです。このデータは、両方の年齢が同じ結婚に由来するためペアになっていますが、1人の年齢が他の人の年齢を引き起こさないため独立しています。データをプロットして相関関係を示します。年配の夫には年配の妻がいます。 2番目の例は、個人の握力と腕の強さの測定値を記録することです。両方の測定値が1人の人物から取得されるため、データはペアになりますが、異なる筋肉が使用されるため独立しています。多くの個人からのデータをプロットして相関関係を示します。つまり、握力が高い人ほど腕の強度が高くなります。
多変量解析
多変量解析では、いくつかの変数を調べて、1つ以上の変数が特定の結果を予測するかどうかを確認します。予測変数は独立変数であり、結果は従属変数です。変数は連続することができます。つまり、値の範囲を持つことができます。また、二分することもできます。つまり、はいまたはいいえの質問に対する答えを表します。重回帰分析は、データセット間の相関を見つけるために多変量解析で使用される最も一般的な方法です。その他には、ロジスティック回帰および分散の多変量解析が含まれます。
多変量解析の例
多変量解析は、負のライフイベント、家族環境、家族の暴力、メディアの暴力、うつ病が若者の攻撃性といじめの予測因子であるかどうかを調査するために、2009 Journal of Pediatricsの研究で使用されました。この場合、負のライフイベント、家族環境、家族暴力、メディア暴力、うつ病は独立した予測変数であり、攻撃性といじめは従属する結果変数でした。平均年齢が12歳の600人以上の被験者にアンケートを行い、各子供の予測変数を決定しました。調査では、各子供の結果変数も決定しました。データセットの研究には、重回帰方程式と構造方程式モデリングが使用されました。負のライフイベントとうつ病は、若者の攻撃性の最も強力な予測因子であることがわかった。