Análisis bivariado: Definición, tipos y ejemplos
La dinámica empresarial compleja requiere el análisis de variables para revelar esta estructura. Aquí es donde entra en juego el análisis bivariado. Con el análisis bivariado, puede descubrir los factores que afectan los resultados. Aunque los investigadores utilizan este tipo de análisis en muchas áreas diferentes, las empresas principalmente lo utilizan para comprender las relaciones entre las ventas, los productos, los clientes y los empleados.
En resumen, es posible obtener información útil que garantice la continuidad de un negocio con este análisis. En este artículo, se ha explicado en detalle muchas veces por qué es importante el análisis bivariado. En consecuencia, se explica cuándo y dónde debe aplicarlo. Y por último, se presentan sus tipos con ejemplos para ayudarlo a comprender. Ahora, únase al mundo de la estadística y el análisis bivariado.
¿Qué es un análisis bivariado?
El análisis bivariado es un método de investigación que investiga las relaciones entre dos variables para obtener datos estadísticos sobre sus influencias mutuas.
Examinar la correlación y causalidad de los datos proporciona información tangible para los mecanismos de decisión. El análisis bivariado tiene como objetivo identificar dos factores que conduzcan a una causa, examinar sus cambios y dar sentido a esta dinámica.
¿Por qué usar el análisis bivariado?
Los propietarios de empresas pueden tomar mejores decisiones para sus negocios aprovechando muchos tipos de análisis, como el análisis narrativo, el análisis conjunto, el análisis bivariado, etc. Con tantos tipos de análisis, comprender por qué y cuándo debe usar el análisis bivariado lo ayudará a tomar decisiones.
Piense en el análisis bivariado como escalones hacia la torre de estadísticas. Para un buen negocio, es necesario tanto subir estos escalones como fortalecerlos. Entenderá la durabilidad de estos escalones con los ejemplos mostrados a continuación. Ahora, hay aproximadamente cinco razones por las que debería usar el análisis bivariado:
- Como su característica más básica, revela la relación entre dos variables. Muestra las dependencias y patrones de esta relación.
- Comprender los patrones extrae datos apropiados para preparar modelos predictivos.
- Proporciona la oportunidad de evaluar hipótesis sobre variables observadas.
- Ayuda a observar la relación de causa y efecto.
- Proporciona datos que afectarán su proceso de toma de decisiones cuando tome decisiones importantes sobre su empresa o negocio.
¿Cuándo usar el análisis bivariado?
Los análisis son recursos que una empresa debe utilizar con frecuencia en el curso normal de los negocios. El análisis bivariado también está incluido en esta generalización, pero algunas situaciones pueden ser un momento más óptimo para que usted use el análisis. A continuación, se explican con ejemplos importantes marcas de tiempo en las que debe usar el análisis bivariado.
- Escenario de investigación de mercado: El análisis bivariado se puede utilizar para la investigación de mercado de su empresa. Por ejemplo, se puede utilizar en muchas áreas de marketing como las relaciones cliente-producto, relaciones oferta-demanda de productos, gastos de publicidad-ganancias por ventas y número de tiendas-ubicaciones de tiendas.
- Escenario financiero: Los analistas financieros pueden examinar fácilmente las tasas de interés, las acciones, las ventas, las ganancias y las pérdidas utilizando el análisis bivariado. Por ejemplo, cosas como la relación entre el interés y la inflación y la fluctuación de las ventas dependiendo de la temporada de verano o invierno pueden ser examinadas.
- Escenario de recursos humanos: Las relaciones de recursos humanos de su empresa también pueden ser objeto de análisis bivariado. Se pueden examinar variables como la relación entre las horas de trabajo y la productividad en el trabajo, el periodo de capacitación y la adaptación al trabajo.
Tipos de análisis bivariado
El mundo de las estadísticas es un lugar muy fértil y diverso. Puede parecer fácil derivar estadísticas en este lugar diverso, pero cuándo, dónde y qué método estadístico utilizar es un factor muy importante para facilitarlo. Hay seis principales métodos/tipos de análisis bivariado que puedes utilizar:
Tipos de análisis bivariado
1. Gráfico de dispersión
Un gráfico de dispersión es un gráfico estadístico que muestra la relación de dos variables en el eje x y el eje y. Es la herramienta más básica que muestra un patrón cuando colocas los datos que recopilaste de una encuesta en el eje x y el eje y. Este patrón llevará a la conclusión de tu análisis.
Ejemplo: Quieres comparar los ingresos mensuales de tus tiendas en 2023 y 2024. El eje x se utiliza para los ingresos mensuales de 2024, y el eje y se utiliza para los ingresos mensuales de 2023. Colocas los datos en ambos ejes y marcas los meses correspondientes en el gráfico. Todo lo que haces aquí se llama gráfico de dispersión.
2. Análisis de correlación
Este es un método de evaluación de gráfico de dispersión. También se llama coeficiente de correlación. Muestra la dirección de una relación lineal entre dos variables, ya sea positiva o negativa. Los tipos de análisis de correlación más conocidos son el análisis de Pearson y el análisis de correlación de rango de Spearman. Hay tres medidas principales de correlación:
- Una correlación positiva es un aumento lineal de un valor negativo a un valor positivo.
- Una correlación negativa es una disminución lineal de un valor positivo a un valor negativo.
- Correlación cero es la ausencia de patrones lineales disponibles que se puedan evaluar.
Ejemplo: Vas a lanzar un nuevo producto electrónico, y antes de hacerlo, preguntas a los consumidores si necesitan este producto (o si lo usarán). Puedes preparar una escala del 1 (nunca lo uso) al 5 (siempre lo uso) como respuesta. Considera la edad de los consumidores como un eje (x) y si usarán el producto o no como otro eje (y). Utilizando programas adecuados, puedes crear fácilmente una tabla de correlación de los datos resultantes. Si aquellos en el rango de edad de 20-25 eligieron 5, y aquellos en el rango de edad de 55-60 eligieron 1, entonces aparece una correlación positiva.
3. Análisis de regresión
El análisis de regresión es un método de análisis cuantitativo utilizado para encontrar la relación entre dos o más variables. Si se utiliza una sola variable, se llama regresión univariable (regresión lineal simple); si se utilizan más de una variable, se llama regresión multivariable (regresión lineal múltiple).
Ejemplo: Tienes cinco tiendas y sus ingresos mensuales varían de 50 a 80 mil dólares. Los gastos de estas tiendas están en el rango de 20 a 30. Coloca las variables en los ejes x e y. Dibuja una línea de regresión en el diagrama de dispersión y después de los cálculos, te dará la puntuación predicha de correspondencia uno a uno de cada valor.
4. Prueba t
Una prueba t se utiliza para medir el grado de diferencia entre dos grupos. Es útil para entender si los datos resultantes son correctos o si ocurrieron aleatoriamente. Se puede preparar una tabla de análisis bivariante para organizar grupos y variables. Esto te ayudará a comparar porcentajes y frecuencias.
Ejemplo: Has preparado una encuesta para examinar las habilidades de resolución de problemas de los empleados que han estado trabajando por más de cinco años y aquellos que han estado trabajando por menos de un año en tu lugar de trabajo. Primero, determina tu hipótesis. Por ejemplo, aquellos que han trabajado por más de cinco años tendrán más habilidades de resolución de problemas. Luego, haz una prueba t, compara los datos con tu hipótesis y determina si hay una desviación.
5. ANOVA
La prueba de análisis de varianza o ANOVA es una extensión de la prueba t. Compara múltiples grupos utilizando una variable para llegar a una conclusión. Por ejemplo, la salud es un grupo y la educación es otro grupo. Tienen puntos en común, como la educación médica.
Ejemplo: Hay 3 marcas diferentes de teléfonos (estas son un grupo), pero todas tienen una duración de batería diferente (este es otro grupo). Has hipotetizado si hay una diferencia significativa en la duración de la batería entre ellas y has recopilado datos para medirlo. Has aplicado la prueba ANOVA y has decidido si el resultado coincide con tu predicción o no.
6. Prueba de Chi-cuadrado
Es un tipo de análisis realizado para examinar la diferencia entre lo que se espera que suceda dentro de un grupo y lo que realmente sucede. De esta manera, puedes descubrir por qué ocurre esta desviación en tu hipótesis y utilizarlo en la toma de decisiones.
Ejemplo: Vas a lanzar un nuevo medicamento, pero quieres medir si este medicamento responde positivamente a la enfermedad. Puedes crear una tabla de contingencia, una sección para aquellos que usan el medicamento y aquellos que no lo usan, y una sección para aquellos que tienen o no tienen la enfermedad. Luego, el resultado se obtiene realizando una prueba de chi-cuadrado.
Preguntas frecuentes sobre el análisis bivariado
¿Quieres saber más sobre el análisis bivariado? Esta guía de preguntas frecuentes te dará respuestas sobre este tipo de análisis. Ya sea que seas nuevo en estadísticas o estés buscando aclarar algunos problemas, estas preguntas han sido compiladas para responder rápidamente las preguntas que estás buscando.
El análisis bivariante se utiliza para averiguar la fuerte relación entre dos variables. Por lo tanto, proporciona datos muy fáciles de entender y leer en lugar de datos complicados como el análisis multivariante. Examinando las variables, se pueden encontrar grupos de relaciones de causa y efecto, y en consecuencia, esto puede afectar positivamente a su situación de toma de decisiones.
Bivariante y correlación son dos conceptos relacionados entre sí pero que no tienen la misma esencia. Mientras que bivariante es un tipo de análisis que examina dos variables diferentes en términos generales, correlación significa que dos variables están conectadas linealmente entre sí. Por lo tanto, puede decirse que el bivariante es un análisis de relaciones a gran escala, pero la correlación es una medida del estadio de una relación.
Una tabla de contingencia es un método utilizado para examinar dos variables junto con sus frecuencias de aparición. Esta tabla se convierte en una herramienta para analizar las relaciones entre estas dos variables. Una tabla de contingencia es muy fácil de crear por uno mismo; basta con dibujar filas y columnas y colocar los valores obtenidos a partir de los datos. Por lo tanto, estas tablas te ayudan a organizar tus datos.
Existen muchos tipos de pruebas para el análisis bivariante. Los métodos más utilizados son el análisis de regresión, el coeficiente de correlación, la prueba T, la prueba chi-cuadrado, el ANOVA (análisis de la varianza) y las tablas de contingencia.
En primer lugar, el número de variables que utilizan es diferente. Por lo tanto, los métodos de análisis de datos son naturalmente diferentes. El análisis univariante utiliza estadísticas descriptivas como la media, la mediana, el rango y la moda.
Sin embargo, el análisis bivariante utiliza métodos como la correlación, la regresión, las pruebas t y las pruebas ANOVA. Por ejemplo, el análisis univariante puede utilizarse para examinar la edad de sus clientes, y el análisis bivariante puede utilizarse para examinar qué modelos de productos prefieren sus clientes en función de su edad.
Conclusión
En este artículo, se ha explicado la estructura y el contenido del análisis bivariado. También se ha mostrado cómo las empresas pueden aprovechar este análisis estadístico. Se han proporcionado ejemplos de análisis bivariado para obtener una mejor comprensión de él. Como resultado, es muy fácil beneficiarse del análisis bivariado, ya sea una empresa grande o pequeña.
Preguntas de entrevista de mejora de procesos: Ejemplos y plantillas gratuitas
