Met de bivariate analyse kun je de relatie tussen twee variabelen onderzoeken. Het is nuttig om te bepalen of er een verband is tussen de variabelen en zo ja, hoe sterk het verband is. Voor onderzoekers die een onderzoek uitvoeren, is dit ongelooflijk nuttig.
Deze analyse verifieert of weerlegt de causaliteits- en associatiehypothese. Het is nuttig om voorspellingen te doen over de waarde van een afhankelijke variabele op basis van veranderingen in de waarde van een onafhankelijke variabele.
In deze blog bekijken we wat bivariate analyse is, de soorten en enkele voorbeelden.
Wat is bivariate analyse?
Bivariate analyse is een statistische methode die onderzoekt hoe twee verschillende dingen aan elkaar gerelateerd zijn. De bivariate analyse heeft als doel om te bepalen of er een statistisch verband is tussen de twee variabelen en zo ja, hoe sterk en in welke richting dat verband is.
Het is een handige techniek om te bepalen hoe twee variabelen met elkaar verbonden zijn en om trends en patronen in de gegevens te vinden. Bij statistische analyse is het essentieel om onderscheid te maken tussen categorische gegevens en numerieke gegevens, omdat categorische gegevens verschillende categorieën of labels bevatten, terwijl numerieke gegevens bestaan uit meetbare grootheden.
Het herkennen van bivariate gegevens is een voorwaarde voor analyse. Data-analyse en data-analyse zijn nauw verwante processen waarbij inzichten uit gegevens worden gehaald om weloverwogen beslissingen te nemen. Typisch zijn X en Y twee van de maatregelen. De bivariate gegevens kunnen worden opgevat als een paar (X, Y ).
LEER OVER: Analyseniveau
Belang van bivariate analyse
Bivariate analyse is een belangrijke statistische methode omdat onderzoekers hiermee de relatie tussen twee variabelen kunnen bekijken en hun verband kunnen bepalen. Dit kan nuttig zijn bij veel verschillende soorten onderzoek, zoals sociale wetenschappen, geneeskunde, marketing en meer.
Hier zijn enkele redenen waarom bivariate analyse belangrijk is:
- Bivariate analyse helpt bij het identificeren van trends en patronen: Het kan verborgen gegevenstrends en patronen onthullen door de relatie tussen twee variabelen te evalueren.
- Bivariate analyse helpt bij het identificeren van oorzaak-gevolgrelaties: Het kan beoordelen of twee variabelen statistisch geassocieerd zijn, wat onderzoekers helpt om vast te stellen welke variabele de andere veroorzaakt.
- Het helpt onderzoekers voorspellingen te doen: Het stelt onderzoekers in staat om toekomstige resultaten te voorspellen door het verband tussen twee variabelen te modelleren.
- Het helpt de besluitvorming te onderbouwen: De besluitvorming in het bedrijfsleven, het overheidsbeleid en de gezondheidszorg kan bivariate analyse gebruiken.
De mogelijkheid om de correlatie tussen twee variabelen te analyseren is cruciaal voor het maken van goede beoordelingen, en deze analyse dient dit doel op bewonderenswaardige wijze.
Soorten bivariate analyse
Er kunnen veel soorten bivariate analyse worden gebruikt om te bepalen hoe twee variabelen aan elkaar gerelateerd zijn. Hier zijn enkele van de meest voorkomende soorten.
1. Scatterplots
Een scatterplot is een grafiek die laat zien hoe twee variabelen aan elkaar gerelateerd zijn. Het toont de waarden van één variabele op de x-as en de waarden van de andere variabele op de y-as.
Het patroon laat zien wat voor soort relatie er is tussen de twee variabelen en hoe sterk die relatie is.
2. Correlatie
Correlatie is een statistische maat die aangeeft hoe sterk en in welke richting twee variabelen met elkaar verbonden zijn.
Een positieve correlatie betekent dat wanneer de ene variabele stijgt, de andere ook stijgt. Een negatieve correlatie geeft aan dat wanneer de ene variabele stijgt, de andere daalt.
3. Regressie
Dit soort analyse geeft je toegang tot alle termen voor verschillende instrumenten die gebruikt kunnen worden om potentiële relaties tussen je datapunten te identificeren.
De vergelijking voor die curve of lijn kan je ook krijgen met behulp van regressieanalyse. Bovendien kan de correlatiecoëfficiënt worden weergegeven.
4. Chi-kwadraat test
De chi-kwadraat toets is een statistische methode voor het identificeren van verschillen in een of meer categorieën tussen wat werd verwacht en wat werd waargenomen. Het primaire uitgangspunt van de test is om de werkelijke gegevenswaarden te beoordelen om te zien wat er verwacht zou worden als de nulhypothese geldig was.
Onderzoekers gebruiken deze statistische test om categorische variabelen binnen dezelfde steekproefgroep te vergelijken. Het helpt ook om frequentietellingen te valideren of van context te voorzien.
5. T-test
Een t-test is een statistische test die de gemiddelden van twee groepen vergelijkt om te zien of ze een groot verschil hebben. Deze analyse is geschikt wanneer de gemiddelden van twee categorieën van een categorische variabele worden vergeleken.
6. ANOVA (variantieanalyse)
De ANOVA-test bepaalt of de gemiddelden van meer dan twee groepen statistisch van elkaar verschillen. Deze vergelijking van gemiddelden van een numerieke variabele voor meer dan twee categorieën van een categorische variabele is geschikt.
Voorbeeld van bivariate analyse
Hieronder staan enkele voorbeelden van bivariate analyse:
Onderzoek naar het verband tussen onderwijs en inkomen
In dit geval kan een van de variabelen het opleidingsniveau zijn (bijv. middelbare school, universiteit, afgestudeerde school) en de andere variabele kan inkomen zijn.
Een bivariate analyse kan worden gebruikt om te bepalen of er een significant verband is tussen deze twee variabelen en zo ja, hoe sterk dat verband is en in welke richting.
Onderzoek naar het verband tussen veroudering en bloeddruk
Hier is leeftijd één variabele en bloeddruk een andere (systolisch en diastolisch).
Het is mogelijk om een bivariate analyse uit te voeren om te bepalen of en hoe sterk deze twee factoren gerelateerd zijn door te testen op statistische significantie.
Dit zijn slechts enkele manieren waarop deze analyse kan worden gebruikt om te bepalen hoe twee variabelen aan elkaar gerelateerd zijn. Het type gegevens en de onderzoeksvraag bepalen welke technieken en statistische toetsen worden gebruikt in de analyse.
LEER OVER: Causaal onderzoek
Conclusie
Het primaire onderwerp van bivariate analyse is of de twee variabelen gecorreleerd zijn, en zo ja, of de relatie negatief is en in welke mate. Typisch onderzoek dat gebruikt wordt in inferentiële statistiek en berekeningen analyseert twee variabelen. Talrijke wetenschappelijke en commerciële projecten zijn gericht op het begrijpen van het verband tussen twee continue variabelen.
De QuestionPro onderzoekssuite is een toonaangevend pakket onderzoekstools van ondernemingsniveau voor het ontdekken van merkinzichten. Het is een verzameling hulpmiddelen voor het benutten van onderzoek en het transformeren van ideeën.
Bivariate analyse is een statistisch analyseplan dat twee variabelen vergelijkt om hun relatie beter te begrijpen, en QuestionPro enquête software kan worden gebruikt om gegevens te verzamelen voor dit doel.
Probeer QuestionPro vandaag nog!
