Bivariateanalyysi

Bivariateanalyysi tarkoittaa tilastollista lähestymistapaa, jolla tarkastellaan kahden muuttujan välistä suhdetta tai riippuvuutta. Tavoitteena on selvittää, esiintyykö kahden muuttujan välillä yhteys, millainen suhde on sekä kuinka voimakas se on. Analyysi kattaa sekä jatkuvat että kategoriset muuttujat ja niiden yhdistelmät.

Kun molemmat muuttujat ovat jatkuvia, yleisiä mittareita ovat Pearsonin korrelaatiokerroin ja hajontakuvio. Mikäli suhde ei ole lineaarinen tai mitta-asteikot poikkeavat normaalista, käytetään Spearmanin järjestyskorrelaatiota. Yksinkertaisessa lineaarisessa regressiossa toinen muuttuja ennustaa toista. Kun toinen muuttuja on kaksiluokkainen (esim. sukupuoli) ja toinen jatkuva, voidaan tarkastella ryhmien eroja tai käyttää regressiä. Kun molemmat muuttujat ovat kategorisia, analyysi kohdistuu ristiintaulukointiin ja riippuvuuden testaamiseen χ²-testillä, ja yhteyden voimakkuus voidaan ilmoittaa esimerkiksi Cramérin V:llä.

Tilastollista merkitsevyyttä tulkitaan p-arvoilla sekä vaikutuksen suuruudella. On tärkeää tarkistaa lineaarisuus, poikkeavat havainnot ja otoskoko. Muista, että tilastollinen yhteys ei tarkoita syy-yhteyttä; kolmas muuttuja voi selittää yhteyden. Tulokset raportoidaan soveltuvin tavoin: korrelaatiokertoimet, regressiokertoimet ja niiden luottamusvälit sekä testien p-arvot.

Esimerkkejä bivariateanalyysistä ovat pituuden ja painon välinen yhteys sekä koulutustason ja tulotasojen välinen riippuvuus. Visuaaliset työkalut, kuten hajontakaavio tai ristiintaulukointi, tukevat tulkintaa ja auttavat havaitsemaan ei-lineaarisia ilmiöitä.

Lyhyesti: bivariateanalyysi antaa ensiaskeleen ymmärrykseen kahden muuttujan välisestä suhteesta ennen monimutkaisempia malleja.