Memahami Analisis Univariat dalam Statistik

Univariate merujuk kepada analisis statistik yang melibatkan hanya satu pembolehubah atau ciri. Dalam erti kata lain, ia adalah analisis yang memfokuskan pada satu aspek data, tanpa mengambil kira sebarang pembolehubah atau faktor lain.

Sebagai contoh, jika anda menganalisis purata ketinggian populasi, analisis univariat akan melibatkan melihat purata ketinggian keseluruhan populasi, tanpa mengambil kira sebarang pembolehubah lain seperti umur, jantina atau etnik.

Sebaliknya, analisis multivariate akan melibatkan pemeriksaan perhubungan antara pelbagai pembolehubah atau ciri, seperti hubungan antara ketinggian dan umur, atau perhubungan antara ketinggian dan jantina.

Beberapa teknik statistik univariate yang biasa termasuk:

1. Statistik deskriptif: Ini adalah kaedah statistik yang digunakan untuk meringkaskan dan menerangkan ciri utama set data, seperti min, median, mod dan sisihan piawai.
2. Statistik inferensi: Ini adalah kaedah statistik yang digunakan untuk membuat inferens tentang populasi berdasarkan sampel data, seperti ujian hipotesis dan selang keyakinan.
3. Analisis regresi: Ini ialah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara pembolehubah bersandar (cth., ketinggian) dan satu atau lebih pembolehubah tidak bersandar (cth., umur, jantina).

Analisis univariate sering digunakan pada peringkat awal analisis data untuk mendapatkan rasa ciri utama data dan untuk mengenal pasti sebarang corak atau aliran yang jelas. Ia juga boleh digunakan untuk menyediakan data untuk analisis multivariat yang lebih maju, seperti regresi berbilang atau analisis faktor.