Mis on peamine erinevus ühemõõtmelise kahemõõtmelise ja mitmemõõtmelise analüüsi vahel?
Mis on peamine erinevus ühemõõtmelise kahemõõtmelise ja mitmemõõtmelise analüüsi vahel?

Video: Mis on peamine erinevus ühemõõtmelise kahemõõtmelise ja mitmemõõtmelise analüüsi vahel?

Video: Mis on peamine erinevus ühemõõtmelise kahemõõtmelise ja mitmemõõtmelise analüüsi vahel?
Video: Реабилитация после инсульта Движение и контроль тела, 2/2 часть 2024, Detsember
Anonim

Ühemõõtmeline ja mitme muutujaga esindavad kahte lähenemist statistikale analüüs . Ühemõõtmeline hõlmab analüüs ühest muutujast samas mitmemõõtmeline analüüs uurib kahte või enamat muutujat. Enamik mitmemõõtmeline analüüs hõlmab sõltuvat muutujat ja mitut sõltumatut muutujat.

Pealegi, mis vahe on ühemõõtmelisel kahemõõtmelisel ja mitmemõõtmelisel analüüsil?

Lisaks mõned viisid, mida saate kuvada ühemõõtmeline andmed hõlmavad sagedusjaotuse tabeleid, tulpdiagramme, histogramme, sageduse polügoone ja sektordiagramme. Kahe muutujaga analüüs kasutatakse suhte olemasolu väljaselgitamiseks vahel kaks erinev muutujad. Mitmemõõtmeline analüüs on analüüs kolmest või enamast muutujast.

Seejärel tekib küsimus, milline on mitme muutujaga analüüsi näide? Mitmemõõtmelise regressiooni näited Näide 1. Teadlane on kogunud andmeid kolme psühholoogilise muutuja, nelja akadeemilise muutuja (standardiseeritud testide hinded) ja 600 keskkooliõpilase jaoks mõeldud õppeprogrammi tüübi kohta. Arst on kogunud andmeid kolesterooli, vererõhu ja kehakaalu kohta.

Samamoodi võite küsida, mis vahe on ühe- ja kahemõõtmelisel analüüsil?

See on üks lihtsamaid statistika vorme analüüs , mida kasutatakse suhte olemasolu väljaselgitamiseks vahel kaks väärtuste komplekti. Ühemõõtmeline analüüs on analüüs ühest (“uni”) muutujast. Kahe muutujaga analüüs on analüüs täpselt kahest muutujast. Mitmemõõtmeline analüüs on analüüs rohkem kui kahest muutujast.

Mis on ühemõõtmeline analüüs uurimistöös?

Ühemõõtmeline analüüs on andmete analüüsimise lihtsaim vorm. "Uni" tähendab "üks", nii et teisisõnu on teie andmetel ainult üks muutuja. See ei käsitle põhjuseid ega seoseid (erinevalt regressioonist) ja selle peamine eesmärk on kirjeldada; see võtab andmeid, teeb need andmed kokku ja leiab andmetest mustrid.

Soovitan: