El análisis bivariante permite investigar la relación entre dos variables. Resulta útil para determinar si existe una correlación entre las variables y, en caso afirmativo, la intensidad de la conexión. Para los investigadores que realizan un estudio, esto es increíblemente útil.
Este análisis verifica o refuta la hipótesis de causalidad y asociación. Es útil para hacer predicciones sobre el valor de una variable dependiente basándose en los cambios del valor de una variable independiente.
En este artículo veremos qué es el análisis bivariante, sus tipos y algunos ejemplos.
¿Qué es el análisis bivariante?
El análisis bivariante es un método estadístico que examina cómo se relacionan dos cosas diferentes. El análisis bivariante pretende determinar si existe un vínculo estadístico entre las dos variables y, en caso afirmativo, con qué intensidad y en qué dirección.
Es una técnica útil para determinar cómo están conectadas dos variables y encontrar tendencias y patrones en los datos.
Reconocer los datos bivariantes es un requisito previo para el análisis. Normalmente, X y Y son dos de las medidas incluidas. Los datos bivariantes pueden entenderse como un par (X, Y ).
Importancia del análisis bivariante
El análisis bivariante es un método estadístico importante porque permite a los investigadores observar la relación entre dos variables y determinar su relación. Esto puede ser útil en muchos diferentes tipos de investigación, como las ciencias sociales, la medicina, el marketing, etc.
He aquí algunas razones por las que el análisis bivariante es importante:
- El análisis bivariante ayuda a identificar tendencias y patrones: Puede revelar tendencias y patrones ocultos de los datos evaluando la relación entre dos variables.
- El análisis bivariante ayuda a identificar relaciones causa-efecto: Puede evaluar si dos variables están asociadas estadísticamente, ayudando a los investigadores a establecer qué variable causa la otra.
- Ayuda a los investigadores a hacer predicciones: Permite a los investigadores predecir resultados futuros modelizando el vínculo entre dos variables.
- Ayuda a fundamentar la toma de decisiones: Puede ser beneficioso para la toma de decisiones en el ámbito empresarial, de las políticas públicas y de la atención sanitaria.
La capacidad de analizar la correlación entre dos variables es crucial para tomar decisiones acertadas, y este análisis cumple este propósito admirablemente.
Tipos de análisis bivariante
Se pueden utilizar muchos tipos de análisis bivariante para determinar cómo se relacionan dos variables. Éstos son algunos de los tipos más comunes.
Diagrama de dispersión
Un diagrama de dispersión es un gráfico que muestra la relación entre dos variables. Muestra los valores de una variable en el eje de abscisas y los valores de la otra variable en el eje de ordenadas.
El patrón muestra qué tipo de relación existe entre las dos variables y su intensidad.
Correlación
La correlación es una medida estadística que muestra la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables.
Una correlación positiva significa que cuando una variable aumenta, también lo hace la otra. Una correlación negativa indica que cuando una variable sube, la otra baja.
Regresión
Este tipo de análisis le da acceso a todos los términos de diversos instrumentos que pueden utilizarse para identificar posibles relaciones entre sus puntos de datos.
El análisis de regresión también puede proporcionar la ecuación de esa curva o línea. Además, puede mostrarte el coeficiente de correlación.
Prueba chi-cuadrado
La prueba chi-cuadrado es un método estadístico para identificar disparidades en una o más categorías entre lo esperado y lo observado. La premisa principal de la prueba es evaluar los valores reales de los datos para ver qué se esperaría si la hipótesis nula fuera válida.
Los investigadores utilizan esta prueba estadística para comparar variables categóricas dentro del mismo grupo de muestra. También ayuda a validar u ofrecer contexto para los recuentos de frecuencias.
Prueba t
Una prueba t es una prueba estadística que compara las medias de dos grupos para ver si tienen una gran diferencia. Este análisis es apropiado cuando se comparan las medias de dos categorías de una variable categórica.
ANOVA (Análisis de la varianza)
La prueba ANOVA determina si las medias de más de dos grupos difieren entre sí estadísticamente. Esta comparación de medias de una variable numérica para más de dos categorías de una variable categórica es apropiada.
Ejemplo de análisis bivariante
A continuación se enumeran algunos ejemplos de análisis bivariante:
Investigación de la relación entre educación e ingresos
En este caso, una de las variables podría ser el nivel de estudios (por ejemplo, secundaria, universidad, posgrado) y la otra, los ingresos.
Se podría utilizar un análisis bivariante para determinar si existe una relación significativa entre estas dos variables y, en caso afirmativo, con qué intensidad y en qué dirección.
Investigar la relación entre el envejecimiento y la tensión arterial
En este caso, la edad es una variable y la tensión arterial es otra (sistólica y diastólica).
Es posible realizar un análisis bivariante para determinar si estos dos factores están relacionados y con qué intensidad, comprobando la significación estadística.
Éstas son sólo algunas de las formas en que puede utilizarse este análisis para determinar cómo se relacionan dos variables. El tipo de datos y la pregunta de investigación determinarán qué técnicas y pruebas estadísticas se utilizan en el análisis.
Conclusión
El tema principal que aborda el análisis bivariante es si las dos variables están correlacionadas o no y, en caso afirmativo, si la relación es negativa o no y en qué grado. La investigación típica utilizada en estadística inferencial y cálculos analiza dos variables.
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