A análise bivariada permite investigar a relação entre duas variáveis. É útil para determinar se existe uma correlação entre as variáveis e, em caso afirmativo, a força da ligação. Para os investigadores que realizam um estudo, isto é extremamente útil.
Esta análise verifica ou refuta a hipótese de causalidade e associação. É útil para fazer previsões sobre o valor de uma variável dependente com base em alterações no valor de uma variável independente.
Neste artigo, vamos ver o que é a análise bivariada, os seus tipos e alguns exemplos.
O que é a análise bivariada?
A análise bivariada é um método estatístico que examina a forma como duas coisas diferentes estão relacionadas. A análise bivariada visa determinar se existe uma ligação estatística entre as duas variáveis e, em caso afirmativo, com que intensidade e em que direção.
É uma técnica útil para determinar como duas variáveis estão ligadas e para encontrar tendências e padrões nos dados.
Reconhecer os dados bivariados é um pré-requisito para a análise. Normalmente, X e Y são duas das medidas incluídas. Os dados bivariados podem ser entendidos como um par (X, Y ).
Importância da análise bivariada
A análise bivariada é um método estatístico importante porque permite aos investigadores observar a relação entre duas variáveis e determinar a sua relação. Isto pode ser útil em muitos tipos diferentes de investigação, como as ciências sociais, a medicina, o marketing, etc.
Eis algumas razões pelas quais a análise bivariada é importante:
- A análise bivariada ajuda a identificar tendências e padrões: Pode revelar tendências e padrões ocultos nos dados, avaliando a relação entre duas variáveis.
- A análise bivariada ajuda a identificar relações de causa-efeito: pode avaliar se duas variáveis estão estatisticamente associadas, ajudando os investigadores a estabelecer qual a variável que causa a outra.
- Ajuda os investigadores a fazer previsões: Permite aos investigadores prever resultados futuros através da modelação da ligação entre duas variáveis.
- Ajuda a informar a tomada de decisões: Pode ser benéfico para a tomada de decisões nos negócios, nas políticas públicas e nos cuidados de saúde.
A capacidade de analisar a correlação entre duas variáveis é crucial para a tomada de decisões acertadas, e esta análise serve esse objetivo de forma admirável.
Tipos de análise bivariada
Muitos tipos de análise bivariada podem ser utilizados para determinar a relação entre duas variáveis. Apresentamos a seguir alguns dos tipos mais comuns.
Diagrama de dispersão
Um diagrama de dispersão é um gráfico que mostra a relação entre duas variáveis. Mostra os valores de uma variável no eixo x e os valores da outra variável no eixo y.
O padrão mostra o tipo de relação existente entre as duas variáveis e a sua intensidade.
Correlação
A correlação é uma medida estatística que mostra a força e a direção da relação entre duas variáveis.
Uma correlação positiva significa que quando uma variável sobe, a outra também sobe. Uma correlação negativa significa que quando uma variável sobe, a outra desce.
Regressão
Este tipo de análise dá-te acesso a todos os termos de vários instrumentos que podem ser utilizados para identificar possíveis relações entre os teus pontos de dados.
A análise de regressão também pode fornecer a equação dessa curva ou linha. Além disso, pode mostrar-te o coeficiente de correlação.
Teste do qui-quadrado
O teste do qui-quadrado é um método estatístico para identificar disparidades em uma ou mais categorias entre o esperado e o observado. A principal premissa do teste é avaliar os valores reais dos dados para ver o que seria esperado se a hipótese nula fosse válida.
Os investigadores utilizam este teste estatístico para comparar variáveis categóricas dentro do mesmo grupo de amostra. Também ajuda a validar ou a fornecer contexto para contagens de frequência.
teste t
Um teste t é um teste estatístico que compara as médias de dois grupos para ver se são significativamente diferentes. Esta análise é adequada para comparar as médias de duas categorias de uma variável categórica.
ANOVA (Análise de Variância)
O teste ANOVA determina se as médias de mais de dois grupos diferem estatisticamente umas das outras. Esta comparação de médias de uma variável numérica para mais de duas categorias de uma variável categórica é adequada.
Exemplo de análise bivariada
Apresentam-se a seguir alguns exemplos de análise bivariada:
Investigação sobre a relação entre educação e rendimento
Neste caso, uma variável poderia ser o nível de educação (por exemplo, ensino secundário, universidade, pós-graduação) e a outra poderia ser o rendimento.
Poderá ser utilizada uma análise bivariada para determinar se existe uma relação significativa entre estas duas variáveis e, em caso afirmativo, com que intensidade e em que direção.
Investiga a relação entre o envelhecimento e a tensão arterial
Neste caso, a idade é uma variável e a tensão arterial é outra (sistólica e diastólica).
É possível efetuar uma análise bivariada para determinar se estes dois factores estão relacionados e com que intensidade, testando a sua significância estatística.
Estas são apenas algumas das formas em que esta análise pode ser utilizada para determinar a relação entre duas variáveis. O tipo de dados e a pergunta de investigação determinarão quais as técnicas e testes estatísticos a utilizar na análise.
Conclusão
A principal questão que a análise bivariada aborda é se as duas variáveis estão ou não correlacionadas e, em caso afirmativo, se a relação é negativa ou não e em que grau. A investigação típica utilizada na estatística inferencial e na estimativa analisa duas variáveis.
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