单变量、双变量和多变量分析之间的区别?

  单变量分析是数据分析中最简单的形式,其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量,它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。  

         可以将变量视为数据所属的类别,比如单变量分析中,有一个变量是“年龄”,另一个变量是“高度”等,单因素分析就不能同时观察这两个变量,也不能看它们之间的关系。 

         单变量数据中的发现模式有:查看平均值、模式、中位数、范围、方差、最大值、最小值、四分位数和标准偏差。此外,显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。             
       使用双变量分析来找出两个不同变量之间是否存在关系,在笛卡尔平面上(想想X和Y轴)将一个变量对另一个变量进行绘图,从而创建散点图(.plot),这样简单的事情有时可以让你了解数据试图告诉你的内容,如果数据似乎符合直线或曲线,那么这两个变量之间存在关系或相关性。例如,人们可能会选择热量摄入与体重的关系。             

       多变量分析是对三个或更多变量的分析。根据你的目标,有多种方法可以执行多变量分析,这些方法中的一些包括添加树,典型相关分析,聚类分析,对应分析/多重对应分析,因子分析,广义Procrustean分析,MANOVA,多维尺度,多元回归分析,偏最小二乘回归,主成分分析/回归/ PARAFAC和冗余分析。

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