L’analisi bivariata consente di studiare la relazione tra due variabili. È utile determinare se esiste una correlazione tra le variabili e, in caso affermativo, quanto è forte il legame. Per i ricercatori che conducono uno studio, questo è incredibilmente utile.
Questa analisi verifica o confuta l’ipotesi di causalità e associazione. È utile per fare previsioni sul valore di una variabile dipendente in base alle variazioni del valore di una variabile indipendente.
In questo blog, vedremo cos’è l’analisi bivariata, i suoi tipi e alcuni esempi.
Che cos’è l’analisi bivariata?
L’analisi bivariata è un metodo statistico che esamina la correlazione tra due cose diverse. L’analisi bivariata mira a determinare se esiste un legame statistico tra le due variabili e, in caso affermativo, quanto forte e in quale direzione sia tale legame.
È una tecnica utile per determinare il legame tra due variabili e per individuare tendenze e modelli nei dati. Nell’analisi statistica, la distinzione tra dati categorici e dati numerici è essenziale, poiché i dati categorici comportano categorie o etichette distinte, mentre i dati numerici consistono in quantità misurabili.
Riconoscere i dati bivariati è un prerequisito per l’analisi. L’analisi dei dati e l’analisi dei dati sono processi strettamente correlati che prevedono l’estrazione di informazioni dai dati per prendere decisioni informate. In genere, X e Y sono due delle misure incluse. I dati bivariati possono essere intesi come una coppia (X, Y ).
IMPARARE SU: Livello di analisi
Importanza dell’analisi bivariata
L’analisi bivariata è un metodo statistico importante perché consente ai ricercatori di osservare la relazione tra due variabili e di determinarne il rapporto. Questo può essere utile in diversi tipi di ricerca, come le scienze sociali, la medicina, il marketing e altro ancora.
Ecco alcuni motivi per cui l’analisi bivariata è importante:
- L’analisi bivariata aiuta a identificare tendenze e modelli: Può rivelare tendenze e modelli nascosti dei dati valutando la relazione tra due variabili.
- L’analisi bivariata aiuta a identificare le relazioni di causa ed effetto: Può valutare se due variabili sono statisticamente associate, aiutando i ricercatori a stabilire quale variabile causa l’altra.
- Aiuta i ricercatori a fare previsioni: Permette ai ricercatori di prevedere i risultati futuri modellando il legame tra due variabili.
- Aiuta a informare il processo decisionale: L’analisi bivariata può essere utile per le decisioni in materia di affari, politiche pubbliche e sanità.
La capacità di analizzare la correlazione tra due variabili è fondamentale per formulare giudizi validi e questa analisi serve a questo scopo in modo eccellente.
Tipi di analisi bivariata
Per determinare la correlazione tra due variabili si possono utilizzare molti tipi di analisi bivariata. Ecco alcuni dei tipi più comuni.
1. Piani di dispersione
Un diagramma di dispersione è un grafico che mostra la relazione tra due variabili. Mostra i valori di una variabile sull’asse delle ascisse e i valori dell’altra variabile sull’asse delle ordinate.
Il modello mostra che tipo di relazione esiste tra le due variabili e quanto è forte.
2. Correlazione
La correlazione è una misura statistica che mostra la forza e la direzione del legame tra due variabili.
Una correlazione positiva significa che quando una variabile sale, sale anche l’altra. Una correlazione negativa indica che quando una variabile sale, l’altra scende.
3. Regressione
Questo tipo di analisi consente di accedere a tutti i termini di vari strumenti che possono essere utilizzati per identificare potenziali relazioni tra i punti di dati.
L’equazione di tale curva o linea può anche essere fornita utilizzando l’analisi di regressione. Inoltre, può mostrare il coefficiente di correlazione.
4. Test chi-quadro
Il test chi-quadro è un metodo statistico per identificare le disparità in una o più categorie tra quanto previsto e quanto osservato. La premessa principale del test è quella di valutare i valori effettivi dei dati per vedere cosa ci si aspetterebbe se l’ipotesi nulla fosse valida.
I ricercatori utilizzano questo test statistico per confrontare variabili categoriche all’interno dello stesso gruppo campione. Inoltre, aiuta a convalidare o a offrire un contesto per i conteggi di frequenza.
5. Test T
Il t-test è un test statistico che confronta le medie di due gruppi per vedere se hanno una grande differenza. Questa analisi è appropriata quando si confrontano le medie di due categorie di una variabile categorica.
6. ANOVA (Analisi della varianza)
Il test ANOVA determina se le medie di più di due gruppi differiscono statisticamente tra loro. Il confronto delle medie di una variabile numerica per più di due categorie di una variabile categorica è appropriato.
Esempio di analisi bivariata
Di seguito sono elencati alcuni esempi di analisi bivariata:
Indagine sul legame tra istruzione e reddito
In questo caso, una delle variabili potrebbe essere il livello di istruzione (ad esempio, scuola superiore, università, laurea) e l’altra il reddito.
Si potrebbe utilizzare un’analisi bivariata per determinare se esiste una relazione significativa tra queste due variabili e, in caso affermativo, quanto forte e in che direzione sia tale relazione.
Indagine sul legame tra invecchiamento e pressione sanguigna
In questo caso, l’età è una variabile e la pressione sanguigna un’altra (sistolica e diastolica).
È possibile condurre un’analisi bivariata per determinare se e quanto fortemente questi due fattori siano correlati, verificando la significatività statistica.
Questi sono solo alcuni dei modi in cui l’analisi può essere utilizzata per determinare la relazione tra due variabili. Il tipo di dati e la domanda di ricerca determinano le tecniche e i test statistici da utilizzare nell’analisi.
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Conclusione
L’argomento principale affrontato dall’analisi bivariata è se le due variabili sono correlate o meno e, in caso affermativo, se la relazione è negativa e in che misura. La ricerca tipica utilizzata nelle statistiche inferenziali e nei calcoli analizza due variabili. Numerosi progetti scientifici e commerciali si concentrano sulla comprensione del legame tra due variabili continue.
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