Bivariate-Analyse: Definition, Typen & Beispiele
Komplexe Geschäftsdynamiken erfordern die Analyse von Variablen, um diese Struktur aufzudecken. Hier kommt die bivariate Analyse ins Spiel. Mit der bivariaten Analyse können Sie die Faktoren aufdecken, die die Ergebnisse beeinflussen. Obwohl Forscher diese Art der Analyse in vielen verschiedenen Bereichen einsetzen, nutzen Unternehmen diese Analyse hauptsächlich, um die Beziehungen zwischen Umsatz, Produkten, Kunden und Mitarbeitern zu verstehen.
Kurz gesagt, mit dieser Analyse können Sie hilfreiche Informationen erhalten, die die Kontinuität eines Unternehmens gewährleisten. In diesem Artikel wird ausführlich erklärt, warum die bivariate Analyse wichtig ist. Entsprechend wird auch erläutert, wann und wo Sie sie anwenden sollten. Und schließlich werden ihre Typen mit Beispielen vorgestellt, um Ihnen zu helfen, sie zu verstehen. Treten Sie jetzt in die Welt der Statistik und der bivariaten Analyse ein.
Was ist eine bivariate Analyse?
Die bivariate Analyse ist eine Forschungsmethode, die die Beziehungen zwischen zwei Variablen untersucht, um statistische Daten über ihre gegenseitigen Einflüsse zu gewinnen.
Die Untersuchung der Korrelation und Kausalität von Daten liefert konkrete Informationen für Entscheidungsmechanismen. Die bivariate Analyse zielt darauf ab, zwei Faktoren zu identifizieren, die zu einer Ursache führen, ihre Veränderungen zu untersuchen und diese Dynamik zu verstehen.
Warum bivariate Analyse verwenden?
Unternehmer können bessere Entscheidungen für ihr Unternehmen treffen, indem sie von vielen Arten der Analyse profitieren, wie z.B. Narrative Analyse, Conjoint-Analyse, bivariate Analyse usw. Mit so vielen Arten der Analyse ist es wichtig zu verstehen, warum und wann Sie die bivariate Analyse verwenden sollten, um Ihre Entscheidungen zu treffen.
Denken Sie bei der bivariaten Analyse an Stufen auf dem Turm der Statistik. Für ein gutes Unternehmen ist es notwendig, diese Stufen zu erklimmen und zu stärken. Sie werden die Haltbarkeit dieser Stufen anhand der unten gezeigten Beispiele verstehen. Nun gibt es ungefähr fünf Gründe, warum Sie die bivariate Analyse verwenden sollten:
- Als grundlegendes Merkmal zeigt es die Beziehung zwischen zwei Variablen auf. Es zeigt die Abhängigkeiten und Muster dieser Beziehung auf.
- Das Verständnis von Mustern extrahiert geeignete Daten zur Vorbereitung von prädiktiven Modellen.
- Bietet die Möglichkeit, Hypothesen über beobachtete Variablen zu bewerten.
- Hilft bei der Beobachtung der Ursache-Wirkung-Beziehung.
- Liefert Daten, die Ihren Entscheidungsprozess beeinflussen werden, wenn Sie wichtige Entscheidungen über Ihr Unternehmen oder Ihre Geschäfte treffen.
Wann sollte bivariate Analyse verwendet werden?
Analysen sind Ressourcen, die ein Unternehmen im normalen Geschäftsverlauf häufig nutzen muss. Bivariate Analyse ist auch in dieser Verallgemeinerung enthalten, aber es gibt einige Situationen, in denen es für Sie optimaler ist, die Analyse zu verwenden. Nachfolgend werden wichtige Zeitstempel erklärt, wann Sie bivariate Analyse verwenden sollten, mit Beispielen.
- Szenario Marktforschung: Bivariate Analyse kann für die Marktforschung Ihres Unternehmens verwendet werden. Zum Beispiel kann sie in vielen Marketingbereichen wie Kunden-Produkt-Beziehungen, Produkt-Angebot-Nachfrage-Beziehungen, Werbeausgaben-Umsatz-Gewinn-Beziehungen und Anzahl der Geschäfte-Geschäftsstandorte verwendet werden.
- Szenario Finanzen: Finanzanalysten können leicht Zinsen, Aktien, Umsätze, Gewinne und Verluste mithilfe der bivariaten Analyse untersuchen. Zum Beispiel können Dinge wie die Beziehung zwischen Zinsen und Inflation und die Schwankungen des Umsatzes je nach Sommer- oder Wintersaison untersucht werden.
- Szenario Personalwesen: Die Personalbeziehungen Ihres Unternehmens können ebenfalls Gegenstand der bivariaten Analyse sein. Variablen wie Arbeitszeiten-Arbeitsproduktivitätsbeziehung, Schulungszeiten-Jobeinarbeitungsbeziehung können untersucht werden.
Bivariate Analyse Arten
Die Welt der Statistik ist ein sehr fruchtbarer und vielfältiger Ort. Es mag einfach erscheinen, in diesem vielfältigen Ort Statistiken abzuleiten, aber wann, wo und welche statistische Methode Sie verwenden werden, ist ein sehr wichtiger Faktor, um es einfach zu machen. Es gibt sechs Hauptmethoden/Arten der bivariaten Analyse, die Sie verwenden können:
Arten der bivariaten Analyse
1. Streudiagramm
Ein Streudiagramm ist ein statistischer Graph, der die Beziehung von zwei Variablen auf der x-Achse und y-Achse zeigt. Es ist das grundlegendste Werkzeug, das ein Muster zeigt, wenn Sie die Daten, die Sie aus einer Umfrage gesammelt haben, auf die x-Achse und y-Achse platzieren. Dieses Muster wird zu Ihrer Analyse führen.
Beispiel: Sie möchten die monatlichen Einkommen Ihrer Geschäfte in den Jahren 2023 und 2024 vergleichen. Die x-Achse wird für die monatlichen Einkommen von 2024 verwendet und die y-Achse für die monatlichen Einkommen von 2023. Sie platzieren die Daten auf beiden Achsen und markieren die entsprechenden Monate auf der Grafik. Alles, was Sie hier tun, wird Streudiagramm genannt.
2. Korrelationsanalyse
Dies ist eine Methode zur Bewertung von Streudiagrammen. Es wird auch als Korrelationskoeffizient bezeichnet. Es zeigt die Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen, ob positiv oder negativ. Die bekanntesten Arten der Korrelationsanalyse sind Pearson-Analyse und Spearman-Ranganalyse. Es gibt drei Hauptmaße der Korrelation:
- Eine positive Korrelation ist ein linearer Anstieg von einem negativen Wert zu einem positiven Wert.
- Eine negative Korrelation ist ein linearer Abfall von einem positiven Wert zu einem negativen Wert.
- Nullkorrelation ist das Fehlen von verfügbaren linearen Mustern, die bewertet werden können.
Beispiel: Sie werden ein neues elektronisches Produkt auf den Markt bringen und bevor Sie es auf den Markt bringen, fragen Sie die Verbraucher, ob sie dieses Produkt benötigen (oder ob sie es verwenden werden). Sie können eine Skala von 1 (Ich benutze es nie) bis 5 (Ich benutze es immer) als Antwort vorbereiten. Berücksichtigen Sie das Alter der Verbraucher als eine Achse (x) und ob sie das Produkt verwenden werden oder nicht als eine andere Achse (y). Mit geeigneten Programmen können Sie leicht eine Korrelationstabelle der resultierenden Daten erstellen. Wenn diejenigen im Alter von 20-25 Jahren 5 wählen und diejenigen im Alter von 55-60 Jahren 1 wählen, dann erscheint eine positive Korrelation.
3. Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist eine quantitative Analysemethode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen herauszufinden. Wenn eine einzelne Variable verwendet wird, wird sie als univariate Regression (einfache lineare Regression) bezeichnet; wenn mehr als eine Variable verwendet wird, wird sie als multivariate Regression (multiple lineare Regression) bezeichnet.
Beispiel: Sie haben fünf Geschäfte und ihr monatliches Einkommen variiert von 50 bis 80 Tausend Dollar. Die Ausgaben dieser Geschäfte liegen im Bereich von 20 bis 30. Platzieren Sie die Variablen auf den x- und y-Achsen. Zeichnen Sie eine Regressionslinie auf das Streudiagramm und nach den Berechnungen erhalten Sie den vorhergesagten Wert der Einzelkorrespondenz für jeden Wert.
4. T-Test
Ein T-Test wird verwendet, um den Grad der Unterschiede zwischen zwei Gruppen zu messen. Es ist nützlich, um zu verstehen, ob die resultierenden Daten korrekt sind oder ob sie zufällig aufgetreten sind. Eine bivariate Analysetabelle kann erstellt werden, um Gruppen und Variablen zu organisieren. Dies hilft Ihnen, Prozentsätze und Häufigkeiten zu vergleichen.
Beispiel: Sie haben eine Umfrage erstellt, um die Problemlösungsfähigkeiten von Mitarbeitern zu untersuchen, die seit mehr als fünf Jahren und denen, die seit weniger als einem Jahr in Ihrem Arbeitsplatz tätig sind. Bestimmen Sie zuerst Ihre Hypothese. Zum Beispiel werden diejenigen, die seit mehr als fünf Jahren arbeiten, mehr Problemlösungsfähigkeiten haben. Führen Sie dann einen T-Test durch, vergleichen Sie die Daten mit Ihrer Hypothese und bestimmen Sie, ob es eine Abweichung gibt.
5. ANOVA
Die Varianzanalyse oder ANOVA-Test ist eine Erweiterung des T-Tests. Es vergleicht mehrere Gruppen mit einer Variablen, um zu einem Schluss zu kommen. Zum Beispiel ist Gesundheitswesen eine Gruppe und Bildung ist eine andere Gruppe. Sie haben gemeinsame Grundlagen wie medizinische Ausbildung.
Beispiel: Es gibt 3 verschiedene Handy-Marken (diese gehören zu einer Gruppe), aber sie alle haben unterschiedliche Akkulaufzeiten (dies ist ebenfalls eine Gruppe). Sie haben die Hypothese aufgestellt, ob es einen signifikanten Unterschied in der Akkulaufzeit zwischen ihnen gibt und Daten gesammelt, um dies zu messen. Sie haben den ANOVA-Test angewendet und entschieden, ob das Ergebnis mit Ihrer Vorhersage übereinstimmt oder nicht.
6. Chi-Quadrat-Test
Es handelt sich um eine Art der Analyse, die durchgeführt wird, um den Unterschied zwischen dem erwarteten und dem tatsächlich in einer Gruppe zu untersuchen. Auf diese Weise können Sie herausfinden, warum diese Abweichung in Ihrer Hypothese auftritt und es in der Entscheidungsfindung nutzen.
Beispiel: Sie werden ein neues Medikament auf den Markt bringen, möchten aber messen, ob dieses Medikament positiv auf die Krankheit anspricht. Sie können eine Kontingenztafel erstellen, einen Abschnitt für diejenigen, die das Medikament verwenden, und einen Abschnitt für diejenigen, die es nicht verwenden, sowie einen Abschnitt für diejenigen, die die Krankheit haben oder nicht haben. Das Ergebnis wird dann durch einen Chi-Quadrat-Test ermittelt.
Häufig gestellte Fragen zu bivariater Analyse
Möchten Sie mehr über bivariate Analyse erfahren? Dieser FAQ-Leitfaden gibt Ihnen Antworten auf Fragen zu dieser Art der Analyse. Egal, ob Sie neu in der Statistik sind oder hier sind, um einige Fragen zu klären, diese Fragen wurden zusammengestellt, um schnell die Antworten zu finden, die Sie suchen.
Die bivariate Analyse wird verwendet, um die enge Beziehung zwischen zwei Variablen herauszufinden. Daher liefert sie Daten, die sehr leicht zu verstehen und zu lesen sind, im Gegensatz zu komplizierten Daten wie bei der multivariaten Analyse. Durch die Untersuchung der Variablen lassen sich Ursache-Wirkungs-Beziehungen feststellen, was sich positiv auf Ihre Entscheidungsfindung auswirken kann.
Bivariate und Korrelation sind zwei Begriffe, die miteinander verwandt sind, aber nicht dasselbe Wesen haben. Während es sich bei der Bivariate um eine Analyse handelt, bei der zwei verschiedene Variablen in allgemeiner Form untersucht werden, bedeutet Korrelation, dass zwei Variablen linear miteinander verbunden sind. Daher kann man sagen, dass die bivariate Analyse eine groß angelegte Beziehungsanalyse ist, während die Korrelation ein Maß für das Stadium einer Beziehung darstellt.
Eine Kontingenztabelle ist eine Methode, mit der zwei Variablen zusammen mit ihren Häufigkeiten untersucht werden können. Diese Tabelle ist ein Instrument zur Analyse der Beziehungen zwischen diesen beiden Variablen. Eine Kontingenztabelle lässt sich sehr leicht selbst erstellen; Sie müssen lediglich Zeilen und Spalten einzeichnen und die aus den Daten gewonnenen Werte einfügen. Diese Tabellen helfen Ihnen also, Ihre Daten zu organisieren.
Es gibt viele Arten von Tests für bivariate Analysen. Häufig verwendete Methoden sind Regressionsanalyse, Korrelationskoeffizient, T-Test, Chi-Quadrat-Test, ANOVA (Varianzanalyse) und Kontingenztabellen.
Zunächst einmal ist die Anzahl der Variablen, die sie verwenden, unterschiedlich. Daher sind auch die Methoden der Datenanalyse unterschiedlich. Bei der univariaten Analyse werden deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median, Bereich und Modus verwendet.
Bei der bivariaten Analyse hingegen werden Methoden wie Korrelation, Regression, t-Tests und ANOVA-Tests verwendet. Mit der univariaten Analyse kann beispielsweise das Alter Ihrer Kunden untersucht werden, während mit der bivariaten Analyse untersucht werden kann, welche Produktmodelle Ihre Kunden in Abhängigkeit von ihrem Alter bevorzugen.
Schlussfolgerung
In diesem Artikel wurde die Struktur und der Inhalt der bivariaten Analyse erklärt. Es wurde auch gezeigt, wie Unternehmen von dieser statistischen Analyse profitieren können. Beispiele für bivariate Analyse wurden bereitgestellt, um einen besseren Einblick zu erhalten. Somit ist es sehr einfach, von der bivariaten Analyse zu profitieren, egal ob Sie ein großes oder kleines Unternehmen sind.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
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