이변량 분석

Bivariate analysis
미국 와이오밍주 옐로스톤 국립공원에 있는 올드 페이스풀 간헐천 분출 대기시간. 이 산점도는 일반적으로 폭발의 두 가지 "유형"이 있음을 시사한다. 즉, 단기 대기 시간과 장기 대기 지속 시간.

이변량 분석은 양적([1]통계적) 분석의 가장 간단한 형태 중 하나입니다.두 [1]변수 간의 경험적 관계를 결정하기 위해 두 변수(종종 X, Y로 표시됨)의 분석을 포함합니다.

이변량 분석은 단순 연관 가설을 검정하는 데 유용할 수 있습니다.이변량 분석은 다른 변수(독립 변수일 수도 있음)의 값을 알고 있는 경우 한 변수의 값을 어느 정도까지 알고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다(상관 관계 [2]및 단순 선형 회귀 참조).

이변량 분석은 변수가 하나만 분석되는 [1]일변량 분석과 대조될 수 있습니다.일변량 분석과 마찬가지로 이변량 분석은 설명적일 수도 있고 추론적일 수도 있습니다.두 [1]변수 간의 관계에 대한 분석입니다.이변량 분석은 다변량 분석의 단순(두 변수) 특수한 [1]경우입니다(다중 변수 간의 여러 관계를 동시에 조사함).

종속 변수가 있는 경우

종속 변수(다른 독립 변수에 의해 값이 어느 정도 결정되는 변수)가 선호되는 시리얼 브랜드와 같은 범주형 변수인 경우 프로빗 또는 로짓 회귀(또는 다항 프로빗 또는 다항 로짓)를 사용할 수 있습니다.두 변수 모두 순서형이며, 즉 첫 번째, 두 번째 등의 순서로 순위가 매겨지면 순위 상관 계수를 계산할 수 있습니다.종속 변수만 서수인 경우 순서 프로빗 또는 순서 로짓이 사용될 수 있습니다.종속 변수가 연속형(온도 척도 또는 소득 척도 등 구간 수준 또는 비율 수준)인 경우 단순 회귀 분석을 사용할 수 있다.

두 변수가 시계열인 경우 그레인저 인과관계로 알려진 특정 유형의 인과관계를 테스트할 수 있으며 변수 간의 시간적 연결을 조사하기 위해 벡터 자기회복을 수행할 수 있습니다.

종속 변수가 없는 경우

두 변수 모두 다른 변수에 종속된 것으로 간주할 수 없는 경우 회귀는 적절하지 않지만 상관 분석의 일부 형태가 적절할 수 있습니다.[3]

그래픽 방식

이변량 분석에 적합한 그래프는 변수 유형에 따라 달라집니다.두 연속형 변수의 경우 산점도는 일반적인 그래프입니다.한 변수가 범주형이고 다른 변수가 연속형이면 상자 그림이 일반적이며 둘 다 범주형이면 모자이크 그림이 일반적입니다.이러한 그래프는 기술 통계량의 일부입니다.

「 」를 참조해 주세요.

외부 링크

레퍼런스

  1. ^ a b c d e Earl R. Babbie, The Practice of Social Research, 제12판, Wadsworth 출판사, 2009, ISBN0-495-59841-0, 페이지 436-440
  2. ^ 이변량 분석, 사회학 지수>
  3. ^ Chatterjee, Samprit (2012). Regression analysis by example. Hoboken, New Jersey: Wiley. ISBN 978-0470905845.
  4. ^ M. Haghighat, M. Abdel-Mottaleb 및 W. Alhalabi(2016).판별 상관 분석: 멀티모달 바이오메트릭 인식을 위한 실시간 기능 레벨 퓨전.IEEE Transactions on Information Forensions and Security, 11(9), 1984-1996.