L’analyse bivariée permet d’étudier la relation entre deux variables. Il est utile de déterminer s’il existe une corrélation entre les variables et, dans l’affirmative, quel est le degré de cette corrélation. Pour les chercheurs qui mènent une étude, c’est une aide précieuse.
Cette analyse permet de vérifier ou d’infirmer l’hypothèse de causalité et d’association. Elle est utile pour prédire la valeur d’une variable dépendante en fonction des variations de la valeur d’une variable indépendante.
Dans ce blog, nous verrons ce qu’est l’analyse à deux variables, ses types et quelques exemples.
Qu’est-ce que l’analyse bivariée ?
L’analyse bivariée est une méthode statistique qui permet d’examiner la relation entre deux éléments différents. L’analyse bivariée vise à déterminer s’il existe un lien statistique entre les deux variables et, dans l’affirmative, quelle est la force et la direction de ce lien.
Il s’agit d’une technique utile pour déterminer comment deux variables sont liées et pour trouver des tendances et des modèles dans les données. Dans l’analyse statistique, il est essentiel de faire la distinction entre les données catégorielles et les données numériques, car les données catégorielles impliquent des catégories ou des étiquettes distinctes, tandis que les données numériques consistent en des quantités mesurables.
Reconnaître les données bivariées est une condition préalable à l’analyse. L’analyse des données et l’analyse des données sont des processus étroitement liés qui impliquent d’extraire des informations des données pour prendre des décisions éclairées. En général, X et Y sont deux des mesures incluses. Les données bivariées peuvent être considérées comme une paire (X, Y ).
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Importance de l’analyse à deux variables
L’analyse bivariée est une méthode statistique importante car elle permet aux chercheurs d’examiner la relation entre deux variables et de déterminer leur relation. Cela peut être utile dans de nombreux domaines de recherche, tels que les sciences sociales, la médecine, le marketing, etc.
Voici quelques raisons pour lesquelles l’analyse à deux variables est importante :
- L’analyse bivariée permet d’identifier les tendances et les modèles : Elle peut révéler des tendances et des modèles cachés en évaluant la relation entre deux variables.
- L’analyse bivariée permet d’identifier les relations de cause à effet : Elle permet de déterminer si deux variables sont statistiquement associées, ce qui aide les chercheurs à établir quelle variable est à l’origine de l’autre.
- Il aide les chercheurs à faire des prédictions : Elle permet aux chercheurs de prédire des résultats futurs en modélisant le lien entre deux variables.
- Elle permet d’éclairer la prise de décision : L’analyse bivariée peut être utile à la prise de décision dans les domaines de l’économie, des politiques publiques et des soins de santé.
La capacité d’analyser la corrélation entre deux variables est cruciale pour porter des jugements fondés, et cette analyse remplit admirablement cet objectif.
Types d’analyse à deux variables
De nombreux types d’analyses bivariées peuvent être utilisés pour déterminer la relation entre deux variables. Voici quelques-uns des types les plus courants.
1. Diagrammes de dispersion
Un nuage de points est un graphique qui montre comment deux variables sont liées l’une à l’autre. Il indique les valeurs d’une variable sur l’axe des x et les valeurs de l’autre variable sur l’axe des y.
Le modèle indique le type de relation existant entre les deux variables et son degré d’intensité.
2. Corrélation
La corrélation est une mesure statistique qui indique la force et la direction du lien entre deux variables.
Une corrélation positive signifie que lorsqu’une variable augmente, l’autre augmente également. Une corrélation négative indique que lorsqu’une variable augmente, l’autre diminue.
3. Régression
Ce type d’analyse vous donne accès à tous les termes des différents instruments qui peuvent être utilisés pour identifier les relations potentielles entre vos points de données.
L’équation de cette courbe ou de cette ligne peut également vous être fournie à l’aide d’une analyse de régression. En outre, il peut vous indiquer le coefficient de corrélation.
4. Test du khi-deux
Le test du chi-carré est une méthode statistique permettant d’identifier les disparités dans une ou plusieurs catégories entre ce qui était attendu et ce qui a été observé. Le principe de base du test est d’évaluer les valeurs réelles des données pour voir ce à quoi on s’attendrait si l’hypothèse nulle était valide.
Les chercheurs utilisent ce test statistique pour comparer des variables catégorielles au sein d’un même groupe d’échantillons. Il permet également de valider ou de mettre en contexte les comptages de fréquence.
5. Test T
Un test t est un test statistique qui compare les moyennes de deux groupes pour voir s’il y a une grande différence entre eux. Cette analyse est appropriée pour comparer les moyennes de deux catégories d’une variable catégorielle.
6. ANOVA (analyse de la variance)
Le test ANOVA détermine si les moyennes de plus de deux groupes diffèrent statistiquement les unes des autres. Cette comparaison des moyennes d’une variable numérique pour plus de deux catégories d’une variable catégorielle est appropriée.
Exemple d’analyse à deux variables
Voici quelques exemples d’analyses à deux variables :
Étudier le lien entre l’éducation et le revenu
Dans ce cas, l’une des variables pourrait être le niveau d’éducation (par exemple, le lycée, l’université, les études supérieures), et l’autre pourrait être le revenu.
Une analyse bivariée pourrait être utilisée pour déterminer s’il existe une relation significative entre ces deux variables et, dans l’affirmative, quelle est la force et la direction de cette relation.
Étude du lien entre le vieillissement et la tension artérielle
Ici, l’âge est une variable et la pression artérielle en est une autre (systolique et diastolique).
Il est possible d’effectuer une analyse bivariée pour déterminer si et dans quelle mesure ces deux facteurs sont liés en testant la signification statistique.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont cette analyse peut être utilisée pour déterminer le lien entre deux variables. Le type de données et la question de recherche déterminent les techniques et les tests statistiques utilisés dans l’analyse.
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Conclusion
La principale question abordée par l’analyse bivariée est de savoir si les deux variables sont corrélées ou non et, dans l’affirmative, si la relation est négative ou non et dans quelle mesure. Les recherches typiques utilisées dans les statistiques inférentielles et les calculs analysent deux variables. De nombreux projets scientifiques et commerciaux visent à comprendre le lien entre deux variables continues.
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L’analyse bivariée est un plan d’analyse statistique qui compare deux variables afin de mieux comprendre leur relation. Le logiciel d’enquête QuestionPro peut être utilisé pour collecter des données à cette fin.
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