了解统计中的单变量分析

单变量是指仅涉及一个变量或特征的统计分析。换句话说，它是一种专注于数据的一个方面的分析，而不考虑任何其他变量或因素。

例如，如果您正在分析人口的平均身高，单变量分析将涉及查看人口的平均身高整个人口，而不考虑任何其他变量，如年龄、性别或种族。相比之下，多变量分析将涉及检查多个变量或特征之间的关系，例如身高和年龄之间的关系，或者身高和年龄之间的关系。性别。

一些常见的单变量统计技术包括：

1。描述性统计：这些统计方法用于总结和描述数据集的主要特征，例如平均值、中位数、众数和标准差。
2。推论统计：这些统计方法用于根据数据样本对总体进行推论，例如假设检验和置信区间。
3。回归分析：这是一种统计技术，用于对因变量（例如身高）和一个或多个自变量（例如年龄、性别）之间的关系进行建模。

单变量分析通常用于数据分析的早期阶段，以获得了解数据的主要特征并识别任何明显的模式或趋势。它还可用于为更高级的多元分析（例如多元回归或因子分析）准备数据。