In der Datenanalyse unterscheidet man zwischen univariater, bivariater und multivariater Analyse. Diese Unterscheidungen basieren darauf, wie viele Variablen gleichzeitig analysiert werden:
- Univariate Analyse: Bei der univariaten Analyse wird nur eine Variable untersucht. Ziel ist es, Muster innerhalb dieser einen Variable zu verstehen. Man betrachtet zum Beispiel Maße der zentralen Tendenz (wie Mittelwert, Median, Modus) und Streuung (wie Varianz, Standardabweichung) oder erstellt Grafiken wie Histogramme und Boxplots. Diese Analyse gibt Aufschluss darüber, wie die Daten verteilt sind, welche typischen Werte existieren und wie stark die Daten variieren.
- Bivariate Analyse: Die bivariate Analyse bezieht sich auf die Untersuchung von zwei Variablen gleichzeitig, um die Beziehung zwischen ihnen zu verstehen. Hierbei wird analysiert, ob und wie eine Variable von einer anderen beeinflusst wird. Typische Methoden sind Korrelationsanalysen, die Beurteilung von Zusammenhängen durch Streudiagramme und einfache Regressionsanalysen. Diese Analyse hilft zu verstehen, ob ein Zusammenhang zwischen den beiden Variablen besteht und wie stark dieser Zusammenhang ist.
- Multivariate Analyse: Bei der multivariaten Analyse werden drei oder mehr Variablen gleichzeitig untersucht. Diese Art der Analyse wird verwendet, um komplexe Beziehungen zwischen mehreren Variablen zu erkennen und zu verstehen. Hierbei kommen fortgeschrittenere statistische Methoden wie multiple Regression, Faktoranalyse, Clusteranalyse oder multivariate Varianzanalyse zum Einsatz. Die multivariate Analyse ermöglicht ein tiefgreifendes Verständnis von Datenstrukturen und Beziehungen, das über die Einsichten der univariaten und bivariaten Analyse hinausgeht.
Zusammengefasst unterscheiden sich diese Analyseformen in der Anzahl der betrachteten Variablen und in der Komplexität der Beziehungen, die sie untersuchen können. Univariate Analyse konzentriert sich auf einzelne Variablen, bivariate Analyse auf die Beziehung zwischen zwei Variablen und multivariate Analyse auf komplexe Beziehungen zwischen drei oder mehr Variablen.