Datos univariados, bivariados y multivariados y su análisis

1. Datos univariados:
este tipo de datos consta de una sola variable . El análisis de datos univariados es, por lo tanto, la forma más simple de análisis, ya que la información se ocupa de una sola cantidad que cambia. No se ocupa de causas o relaciones y el objetivo principal del análisis es describir los datos y encontrar patrones que existen dentro de ellos. El ejemplo de un dato univariado puede ser la altura.

Supongamos que se registra la estatura de siete alumnos de una clase (figura 1), solo hay una variable que es la estatura y no se trata de ninguna causa o relación. La descripción de patrones encontrados en este tipo de datos se puede realizar extrayendo conclusiones utilizando medidas de tendencia central (media, mediana y moda), dispersión o dispersión de los datos (rango, mínimo, máximo, cuartiles, varianza y desviación estándar) y utilizando tablas de distribución de frecuencia, histogramas, gráficos circulares, polígono de frecuencia y gráficos de barras.

2. Datos bivariados:
este tipo de datos involucra dos variables diferentes . El análisis de este tipo de datos se ocupa de las causas y las relaciones y el análisis se realiza para averiguar la relación entre las dos variables. Un ejemplo de datos bivariados puede ser la temperatura y las ventas de helados en la temporada de verano.

Supongamos que la temperatura y las ventas de helados son las dos variables de un dato bivariado (figura 2). Aquí, la relación es visible en la tabla de que la temperatura y las ventas son directamente proporcionales entre sí y, por lo tanto, están relacionadas porque a medida que aumenta la temperatura, también aumentan las ventas. Por lo tanto, el análisis de datos bivariados implica comparaciones, relaciones, causas y explicaciones. Estas variables a menudo se trazan en los ejes X e Y en el gráfico para una mejor comprensión de los datos y una de estas variables es independiente mientras que la otra es dependiente.

3. Datos multivariados:
cuando los datos involucran tres o más variables , se clasifican como multivariados. Un ejemplo de este tipo de datos es supongamos que un anunciante quiere comparar la popularidad de cuatro anuncios en un sitio web, luego se pueden medir sus tasas de clics tanto para hombres como para mujeres y luego se pueden examinar las relaciones entre las variables.

Es similar a la bivariada pero contiene más de una variable dependiente. Las formas de realizar el análisis de estos datos dependen de los objetivos a alcanzar. Algunas de las técnicas son el análisis de regresión, el análisis de trayectoria, el análisis factorial y el análisis de varianza multivariado (MANOVA).