Univariate Analyse in der Statistik verstehen

Univariat bezieht sich auf eine statistische Analyse, die nur eine Variable oder ein Merkmal umfasst. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Analyse, die sich auf einen Aspekt der Daten konzentriert, ohne andere Variablen oder Faktoren zu berücksichtigen.

Wenn Sie beispielsweise die durchschnittliche Grö+e einer Bevölkerung analysieren würden, würde eine univariate Analyse die Betrachtung der durchschnittlichen Grö+e von umfassen die gesamte Bevölkerung, ohne Berücksichtigung anderer Variablen wie Alter, Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit.

Im Gegensatz dazu würde eine multivariate Analyse die Untersuchung der Beziehungen zwischen mehreren Variablen oder Merkmalen umfassen, beispielsweise die Beziehung zwischen Grö+e und Alter oder die Beziehung zwischen Grö+e und Geschlecht.

Einige gängige univariate Statistiktechniken umfassen:

1. Beschreibende Statistik: Hierbei handelt es sich um statistische Methoden, mit denen die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammengefasst und beschrieben werden, z. B. Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung.
2. Inferenzstatistik: Hierbei handelt es sich um statistische Methoden, mit denen auf der Grundlage einer Datenstichprobe Rückschlüsse auf eine Population gezogen werden, z. B. Hypothesentests und Konfidenzintervalle.
3. Regressionsanalyse: Hierbei handelt es sich um eine statistische Technik zur Modellierung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (z. B. Grö+e) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (z. B. Alter, Geschlecht). Die univariate Analyse wird häufig in den frühen Phasen der Datenanalyse verwendet, um Daten zu erhalten ein Gespür für die Hauptmerkmale der Daten und um offensichtliche Muster oder Trends zu erkennen. Es kann auch verwendet werden, um Daten für fortgeschrittenere multivariate Analysen vorzubereiten, beispielsweise für die multiple Regression oder die Faktoranalyse.