統計における一変量解析を理解する

単変量とは、1 つの変数または特徴のみを含む統計分析を指します。言い換えれば、他の変数や要因を考慮せず、データの一側面に焦点を当てた分析です。たとえば、母集団の平均身長を分析する場合、単変量分析では、母集団の平均身長を調べる必要があります。対照的に、多変量解析では、身長と年齢の関係、身長と年齢の関係など、複数の変数または特徴間の関係を調べることが必要になります。性別.

一般的な一変量統計手法には次のものがあります:

1。記述統計: これらは、平均、中央値、最頻値、標準偏差など、データセットの主な特徴を要約して説明するために使用される統計手法です。推論統計: これらは、仮説検定や信頼区間など、データのサンプルに基づいて母集団に関する推論を行うために使用される統計手法です。3. 回帰分析: これは、従属変数 (身長など) と 1 つ以上の独立変数 (年齢、性別など) との関係をモデル化するために使用される統計手法です。単変量分析は、データ分析の初期段階でよく使用されます。データの主な特徴を理解し、明らかなパターンや傾向を特定します。また、重回帰分析や因子分析など、より高度な多変量分析用のデータを準備するために使用することもできます。