Analyse bivariée: Définition, types et exemples
La dynamique complexe des affaires nécessite une analyse des variables pour révéler cette structure. C'est là que l'analyse bivariée entre en jeu. Avec l'analyse bivariée, vous pouvez découvrir les facteurs qui affectent les résultats. Bien que les chercheurs utilisent ce type d'analyse dans de nombreux domaines différents, les entreprises l'utilisent principalement pour comprendre les relations entre les ventes, les produits, les clients et les employés.
En bref, il est possible d'obtenir des informations utiles qui assureront la continuité d'une entreprise avec cette analyse. Dans cet article, pourquoi l'analyse bivariée est importante a été expliqué en détail à plusieurs reprises. En conséquence, quand et où vous devriez l'appliquer est également expliqué. Et enfin, ses types sont présentés avec des exemples pour vous aider à comprendre. Maintenant, rejoignez le monde des statistiques et de l'analyse bivariée.
Qu'est-ce qu'une analyse bivariée?
L'analyse bivariée est une méthode de recherche qui étudie les relations entre deux variables pour obtenir des données statistiques sur leurs influences mutuelles.
Examiner la corrélation et la causalité des données fournit des informations tangibles pour les mécanismes de décision. L'analyse bivariée vise à identifier deux facteurs qui conduisent à une cause, à examiner leurs changements et à donner un sens à cette dynamique.
Pourquoi utiliser l'analyse bivariée?
Les propriétaires d'entreprise peuvent prendre de meilleures décisions pour leur entreprise en profitant de nombreux types d'analyse, tels que l'analyse narrative, l'analyse conjointe, l'analyse bivariée, etc. Avec autant de types d'analyse, comprendre pourquoi et quand utiliser l'analyse bivariée vous aidera à prendre vos décisions.
Pensez à l'analyse bivariée comme des pierres de passage vers la tour des statistiques. Pour une bonne entreprise, il est nécessaire de gravir ces étapes et de renforcer ces étapes. Vous comprendrez la durabilité de ces étapes avec les exemples présentés ci-dessous. Maintenant, il y a environ cinq raisons pour lesquelles vous devriez utiliser l'analyse bivariée:
- Comme sa caractéristique la plus fondamentale, elle révèle la relation entre deux variables. Elle montre les dépendances et les modèles de cette relation.
- La compréhension des modèles extrait les données appropriées pour préparer des modèles prédictifs.
- Offre l'opportunité d'évaluer les hypothèses concernant les variables observées.
- Aide à observer la relation de cause à effet.
- Fournit des données qui affecteront votre processus de prise de décision lorsque vous prendrez des décisions importantes pour votre entreprise ou votre activité.
Quand utiliser l'analyse bivariée?
Les analyses sont des ressources que les entreprises doivent utiliser fréquemment dans le cours normal de leurs activités. L'analyse bivariée est également incluse dans cette généralisation, mais certaines situations peuvent être plus optimales pour vous d'utiliser l'analyse. Ci-dessous, les moments clés importants où vous devriez utiliser l'analyse bivariée sont expliqués avec des exemples.
- Scénario de recherche de marché: L'analyse bivariée peut être utilisée pour la recherche de marché de votre entreprise. Par exemple, elle peut être utilisée dans de nombreux domaines du marketing tels que les relations client-produit, les relations offre-demande de produits, les dépenses publicitaires-bénéfices des ventes et le nombre de magasins-emplacements des magasins.
- Scénario financier: Les analystes financiers peuvent facilement examiner les taux d'intérêt, les actions, les ventes, les bénéfices et les pertes à l'aide de l'analyse bivariée. Par exemple, des choses comme la relation entre les taux d'intérêt et l'inflation et la fluctuation des ventes en fonction de la saison estivale ou hivernale peuvent être examinées.
- Scénario des ressources humaines: Les relations de ressources humaines de votre entreprise peuvent également faire l'objet d'une analyse bivariée. Des variables telles que la relation entre les heures de travail et la productivité au travail, les périodes de formation et l'adaptation au travail peuvent être examinées.
Types d'analyse bivariée
Le monde des statistiques est un endroit très fertile et diversifié. Il peut sembler facile de dériver des statistiques dans cet endroit diversifié, mais quand, où et quelle méthode statistique vous utiliserez est un facteur très important pour le rendre facile. Il existe six principaux types/méthodes d'analyse bivariée que vous pouvez utiliser :
Types d'analyse bivariée
1. Nuage de points
Un nuage de points est un graphique statistique qui montre la relation de deux variables sur l'axe des x et y. C'est l'outil le plus basique qui montre un schéma lorsque vous placez les données que vous avez collectées à partir d'une enquête sur l'axe des x et y. Ce schéma mènera à la conclusion de votre analyse.
Exemple : Vous voulez comparer les revenus mensuels de vos magasins en 2023 et 2024. L'axe des x est utilisé pour les revenus mensuels de 2024, et l'axe des y est utilisé pour les revenus mensuels de 2023. Vous placez les données sur les deux axes et pointez les mois correspondants sur le graphique. Tout ce que vous faites ici s'appelle un nuage de points.
2. Analyse de corrélation
C'est une méthode d'évaluation du nuage de points. On l'appelle aussi coefficient de corrélation. Il montre la direction d'une relation linéaire entre deux variables, qu'elle soit positive ou négative. Les types d'analyse de corrélation les plus connus sont l'analyse de Pearson et l'analyse de Spearman. Il existe trois principales mesures de corrélation :
- Une corrélation positive est une augmentation linéaire d'une valeur négative à une valeur positive.
- Une corrélation négative est une diminution linéaire d'une valeur positive à une valeur négative.
- Aucune corrélation est l'absence de schémas linéaires disponibles pouvant être évalués.
Exemple : Vous allez lancer un nouveau produit électronique, et avant de le lancer, vous demandez aux consommateurs s'ils ont besoin de ce produit (ou s'ils l'utiliseront). Vous pouvez préparer une échelle de 1 (Je n'utilise jamais) à 5 (J'utilise toujours) comme réponse. Considérez l'âge des consommateurs comme un axe (x) et s'ils utiliseront le produit ou non comme un autre axe (y). En utilisant des programmes appropriés, vous pouvez facilement créer un tableau de corrélation des données résultantes. Si ceux de la tranche d'âge 20-25 ans ont choisi 5 et ceux de la tranche d'âge 55-60 ans ont choisi 1, alors une corrélation positive apparaît.
3. Analyse de régression
L'analyse de régression est une méthode d'analyse quantitative utilisée pour déterminer la relation entre deux ou plusieurs variables. Si une seule variable est utilisée, on parle de régression univariée (régression linéaire simple) ; si plusieurs variables sont utilisées, on parle de régression multivariée (régression linéaire multiple).
Exemple : Vous avez cinq magasins, et leur revenu mensuel varie de 50 à 80 mille dollars. Les dépenses de ces magasins se situent entre 20 et 30. Placez les variables sur les axes x et y. Tracez une ligne de régression sur le diagramme de dispersion, et après les calculs, cela vous donnera le score prédit de correspondance un à un pour chaque valeur.
4. Test t
Un test t est utilisé pour mesurer le degré de différence entre deux groupes. Il est utile pour comprendre si les données résultantes sont correctes ou si elles se sont produites de manière aléatoire. Un tableau d'analyse bivariée peut être préparé pour organiser les groupes et les variables. Cela vous aidera à comparer les pourcentages et les fréquences.
Exemple : Vous avez préparé une enquête pour examiner les compétences de résolution de problèmes des employés qui travaillent depuis plus de cinq ans et ceux qui travaillent depuis moins d'un an dans votre lieu de travail. Tout d'abord, déterminez votre hypothèse. Par exemple, ceux qui travaillent depuis plus de cinq ans auront plus de compétences de résolution de problèmes. Ensuite, faites un test t, comparez les données avec votre hypothèse et déterminez s'il y a une déviation.
5. ANOVA
Le test d'analyse de variance ou ANOVA est une extension du test t. Il compare plusieurs groupes en utilisant une variable pour parvenir à une conclusion. Par exemple, les soins de santé sont un groupe et l'éducation en est un autre. Ils ont des points communs, comme l'éducation médicale.
Exemple: Il existe 3 marques de téléphones différentes (ce sont un groupe), mais elles ont toutes une durée de vie de batterie différente (c'est un groupe). Vous avez émis l'hypothèse qu'il existe une différence significative de durée de vie de batterie entre elles et collecté des données pour la mesurer. Vous avez appliqué le test ANOVA et décidé si le résultat correspondait à votre prédiction ou non.
6. Test du chi-carré
Il s'agit d'un type d'analyse effectuée pour examiner la différence entre ce qui est attendu de se produire au sein d'un groupe et ce qui se produit réellement. De cette façon, vous pouvez découvrir pourquoi cet écart dans votre hypothèse se produit et l'utiliser dans la prise de décision.
Exemple: Vous allez lancer un nouveau médicament, mais vous voulez mesurer si ce médicament réagit positivement à la maladie. Vous pouvez créer un tableau de contingence, une section pour ceux qui utilisent le médicament et ceux qui ne l'utilisent pas, et une section pour ceux qui ont ou n'ont pas la maladie. Ensuite, le résultat est obtenu en effectuant un test du chi-carré.
Questions fréquemment posées sur l'analyse bivariée
Vous voulez en savoir plus sur l'analyse bivariée? Ce guide FAQ vous donnera des réponses sur ce type d'analyse. Que vous soyez nouveau en statistiques ou que vous cherchiez à clarifier certains points, ces questions ont été compilées pour répondre rapidement aux questions que vous vous posez.
L'analyse bivariée est utilisée pour déterminer la relation étroite entre deux variables. Elle fournit donc des données très faciles à comprendre et à lire plutôt que des données compliquées telles que l'analyse multivariée. En examinant les variables, il est possible de trouver des groupes de relations de cause à effet, ce qui peut avoir un effet positif sur votre situation de prise de décision.
La bivariation et la corrélation sont deux concepts liés l'un à l'autre, mais qui n'ont pas la même essence. Alors que l'analyse bivariée est un type d'analyse qui examine deux variables différentes en termes généraux, la corrélation signifie que deux variables sont linéairement liées l'une à l'autre. On peut donc dire que l'analyse bivariée est une analyse des relations à grande échelle, tandis que la corrélation est une mesure du stade d'une relation.
Un tableau de contingence est une méthode utilisée pour examiner deux variables avec leurs fréquences d'apparition. Ce tableau devient un outil d'analyse des relations entre ces deux variables. Un tableau de contingence est très facile à créer soi-même ; il suffit de tracer des lignes et des colonnes et d'y placer les valeurs obtenues à partir des données. Ces tableaux vous aident donc à organiser vos données.
Il existe de nombreux types de tests pour l'analyse bivariée. Les méthodes les plus couramment utilisées sont l'analyse de régression, le coefficient de corrélation, le test T, le test du chi carré, l'ANOVA (analyse de la variance) et les tableaux de contingence.
Tout d'abord, le nombre de variables utilisées est différent. Par conséquent, les méthodes d'analyse des données sont naturellement différentes. L'analyse univariée utilise des statistiques descriptives telles que la moyenne, la médiane, l'étendue et le mode.
En revanche, l'analyse bivariée utilise des méthodes telles que la corrélation, la régression, les tests t et les tests ANOVA. Par exemple, l'analyse univariée peut être utilisée pour examiner l'âge de vos clients, et l'analyse bivariée peut être utilisée pour examiner quels modèles de produits vos clients préfèrent en fonction de leur âge.
Conclusion
Dans cet article, la structure et le contenu de l'analyse bivariée ont été expliqués. Il a également été montré comment les entreprises peuvent utiliser cette analyse statistique à leur avantage. Des exemples d'analyse bivariée ont été fournis pour mieux comprendre. En conséquence, il est très facile de bénéficier de l'analyse bivariée que vous soyez une grande ou une petite entreprise.
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