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A dinâmica complexa dos negócios requer análise de variáveis para revelar essa estrutura. É aí que entra a análise bivariada. Com a análise bivariada, você pode descobrir os fatores que afetam os resultados. Embora os pesquisadores usem esse tipo de análise em muitas áreas diferentes, as empresas principalmente usam essa análise para entender as relações entre vendas, produtos, clientes e funcionários.
Em resumo, é possível obter informações úteis que garantirão a continuidade de um negócio com essa análise. Neste artigo, foi explicado em detalhes por que a análise bivariada é importante muitas vezes. De acordo com isso, quando e onde você deve aplicá-la também é explicado. E por último, seus tipos são apresentados com exemplos para ajudá-lo a entender. Agora, junte-se ao mundo das estatísticas e da análise bivariada.
O que é análise bivariada?
A análise bivariada é um método de pesquisa que investiga as relações entre duas variáveis para obter dados estatísticos sobre suas influências mútuas.
Examinar a correlação e a causalidade dos dados fornece informações tangíveis para mecanismos de decisão. A análise bivariada tem como objetivo identificar dois fatores que levam a uma causa, examinar suas mudanças e dar sentido a essa dinâmica.
Por que usar a análise bivariada?
Os proprietários de empresas podem tomar decisões melhores para seus negócios aproveitando muitos tipos de análise, como análise narrativa, análise conjunta, análise bivariada e assim por diante. Com tantos tipos de análise, entender por que e quando usar a análise bivariada ajudará a tomar suas decisões.
Pense na análise bivariada como pedras de degraus para a torre de estatísticas. Para um bom negócio, é necessário tanto subir esses degraus quanto fortalecê-los. Você entenderá a durabilidade desses degraus com os exemplos mostrados abaixo. Agora, existem aproximadamente cinco razões pelas quais você deve usar a análise bivariada:
- Como sua característica mais básica, ela revela a relação entre duas variáveis. Mostra as dependências e padrões desta relação.
- Compreender os padrões extrai dados apropriados para preparar modelos preditivos.
- Fornece a oportunidade de avaliar hipóteses sobre variáveis observadas.
- Ajuda a observar a relação de causa e efeito.
- Fornece dados que afetarão seu processo de tomada de decisão quando você tomar decisões importantes sobre sua empresa ou negócio.
Quando usar a análise bivariada?
As análises são recursos que uma empresa deve usar com frequência no curso normal dos negócios. A análise bivariada também está incluída nessa generalização, mas algumas situações podem ser mais momentos ideais para você usar a análise. Abaixo, importantes marcos temporais quando você deve usar a análise bivariada são explicados com exemplos.
- Cenário de pesquisa de mercado: A análise bivariada pode ser usada para a pesquisa de mercado da sua empresa. Por exemplo, pode ser usada em muitas áreas de marketing, como relacionamentos cliente-produto, relação oferta-demanda de produtos, despesas com publicidade-lucro de vendas e número de lojas-localizações de lojas.
- Cenário financeiro: Analistas financeiros podem examinar facilmente taxas de juros, ações, vendas, lucros e perdas usando análise bivariada. Por exemplo, coisas como a relação entre juros e inflação e a flutuação de vendas dependendo da estação do verão ou inverno podem ser examinadas.
- Cenário de recursos humanos: As relações de recursos humanos da sua empresa também podem ser objeto de análise bivariada. Variáveis como relação entre horas de trabalho-produtividade no trabalho, períodos de treinamento-relação de adaptação ao trabalho podem ser examinadas.
Tipos de análise bivariada
O mundo da estatística é um lugar muito fértil e diverso. Pode parecer fácil derivar estatísticas nesse lugar diverso, mas quando, onde e qual método estatístico você usará é um fator muito importante para torná-lo fácil. Existem seis principais métodos/tipos de análise bivariada que você pode usar:
Tipos de análise bivariada
1. Gráfico de dispersão
Um gráfico de dispersão é um gráfico estatístico que mostra a relação de duas variáveis no eixo x e eixo y. É a ferramenta mais básica que mostra um padrão quando você coloca os dados coletados de uma pesquisa nos eixos x e y. Esse padrão levará à conclusão da sua análise.
Exemplo: Você quer comparar os rendimentos mensais de suas lojas em 2023 e 2024. O eixo x é usado para os rendimentos mensais de 2024, e o eixo y é usado para os rendimentos mensais de 2023. Você coloca os dados em ambos os eixos e marca os meses correspondentes no gráfico. Tudo que você faz aqui é chamado de gráfico de dispersão.
2. Análise de correlação
Este é um método de avaliação de gráfico de dispersão. Também é chamado de coeficiente de correlação. Ele mostra a direção de uma relação linear entre duas variáveis, seja positiva ou negativa. Os tipos de análise de correlação mais conhecidos são a análise de Pearson e a análise de Spearman. Existem três medidas principais de correlação:
- Uma correlação positiva é um aumento linear de um valor negativo para um valor positivo.
- Uma correlação negativa é uma diminuição linear de um valor positivo para um valor negativo.
- Correlação zero é a ausência de padrões lineares disponíveis que possam ser avaliados.
Exemplo: Você lançará um novo produto eletrônico e, antes de lançá-lo, pergunta aos consumidores se eles precisam desse produto (ou se o usarão). Você pode preparar uma escala de 1 (nunca uso) a 5 (sempre uso) como resposta. Considere a idade dos consumidores como um eixo (x) e se eles usarão o produto ou não como outro eixo (y). Usando programas apropriados, você pode facilmente criar uma tabela de correlação dos dados resultantes. Se aqueles na faixa etária de 20-25 anos escolheram 5 e aqueles na faixa etária de 55-60 anos escolheram 1, então uma correlação positiva aparece.
3. Análise de regressão
A análise de regressão é um método de análise quantitativa utilizado para descobrir a relação entre duas ou mais variáveis. Se for utilizada apenas uma variável, é chamada de regressão univariada (regressão linear simples); se forem utilizadas mais de uma variável, é chamada de regressão multivariada (regressão linear múltipla).
Exemplo: Você possui cinco lojas e a renda mensal delas varia de 50 a 80 mil dólares. As despesas dessas lojas estão na faixa de 20 a 30. Coloque as variáveis nos eixos x e y. Desenhe uma linha de regressão no diagrama de dispersão e, após os cálculos, ele lhe dará a pontuação prevista de correspondência um a um de cada valor.
4. Teste t
Um teste t é utilizado para medir o grau de diferença entre dois grupos. É útil para entender se os dados resultantes estão corretos ou se ocorreram aleatoriamente. Uma tabela de análise bivariada pode ser preparada para organizar grupos e variáveis. Isso ajudará a comparar porcentagens e frequências.
Exemplo: Você preparou uma pesquisa para examinar as habilidades de resolução de problemas dos funcionários que trabalham há mais de cinco anos e daqueles que trabalham há menos de um ano em seu local de trabalho. Primeiro, determine sua hipótese. Por exemplo, aqueles que trabalham há mais de cinco anos terão mais habilidades de resolução de problemas. Em seguida, faça um teste t, compare os dados com sua hipótese e determine se há uma divergência.
5. ANOVA
A análise de variância ou teste ANOVA é uma extensão do teste t. Ele compara múltiplos grupos usando uma variável para chegar a uma conclusão. Por exemplo, saúde é um grupo e educação é outro grupo. Eles têm pontos em comum, como educação médica.
Exemplo: Existem 3 marcas diferentes de telefones (este é um grupo), mas todas têm uma duração de bateria diferente (este é um grupo). Você hipotetizou se há uma diferença significativa na duração da bateria entre elas e coletou dados para medir isso. Você aplicou o teste ANOVA e decidiu se o resultado correspondeu ou não à sua previsão.
6. Teste qui-quadrado
É um tipo de análise realizada para examinar a diferença entre o que é esperado acontecer dentro de um grupo e o que realmente acontece. Dessa forma, você pode descobrir por que essa desvio em sua hipótese ocorre e usá-lo na tomada de decisão.
Exemplo: Você vai lançar um novo medicamento, mas deseja medir se esse medicamento responde positivamente à doença. Você pode criar uma tabela de contingência, uma seção para aqueles que usam o medicamento e aqueles que não o usam, e uma seção para aqueles que têm ou não têm a doença. Em seguida, o resultado é obtido fazendo um teste qui-quadrado.
Perguntas frequentes sobre análise bivariada
Você quer saber mais sobre análise bivariada? Este guia de perguntas frequentes lhe dará respostas sobre esse tipo de análise. Se você é novo em estatísticas ou está procurando esclarecer algumas questões, essas perguntas foram compiladas para responder às perguntas que você está procurando rapidamente.
A análise bivariada é utilizada para descobrir a forte relação entre duas variáveis. Por conseguinte, fornece dados que são muito fáceis de compreender e ler, em vez de dados complicados como a análise multivariada. Ao examinar as variáveis, é possível encontrar grupos de relações de causa e efeito, o que pode afetar positivamente a sua situação de tomada de decisões.
Bivariada e correlação são dois conceitos que estão relacionados entre si, mas não têm a mesma essência. Enquanto a bivariada é um tipo de análise que examina duas variáveis diferentes em termos gerais, a correlação significa que duas variáveis estão linearmente ligadas entre si. Por conseguinte, pode dizer-se que a bivariada é uma análise de relações em grande escala, mas a correlação é uma medida da fase de uma relação.
Uma tabela de contingência é um método utilizado para examinar duas variáveis juntamente com as suas frequências de ocorrência. Esta tabela torna-se uma ferramenta para analisar as relações entre estas duas variáveis. Uma tabela de contingência é muito fácil de criar; basta desenhar linhas e colunas e colocar os valores obtidos a partir dos dados. Assim, estas tabelas ajudam-no a organizar os seus dados.
Existem muitos tipos de testes para a análise bivariada. Os métodos habitualmente utilizados são a análise de regressão, o coeficiente de correlação, o teste T, o teste do qui-quadrado, a ANOVA (análise de variância) e as tabelas de contingência.
Em primeiro lugar, o número de variáveis que utilizam é diferente. Por conseguinte, os métodos de análise dos dados são naturalmente diferentes. A análise univariada utiliza estatísticas descritivas, como a média, a mediana, a amplitude e a moda.
No entanto, a análise bivariada utiliza métodos como a correlação, a regressão, os testes t e os testes ANOVA. Por exemplo, a análise univariada pode ser utilizada para examinar a idade dos seus clientes e a análise bivariada pode ser utilizada para examinar que modelos de produtos os seus clientes preferem com base na sua idade.
Conclusão
Neste artigo, a estrutura e o conteúdo da análise bivariada foram explicados. Também foi mostrado como as empresas podem usar essa análise estatística a seu favor. Foram fornecidos exemplos de análise bivariada para obter uma melhor compreensão dela. Como resultado, é muito fácil se beneficiar da análise bivariada, seja você uma grande ou pequena empresa.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
