Statistik: Perbezaan Univariate, Bivariate dan Multivariate

Univariate analisis merupakan analisis yang melibatkan hanya satu angkubah dalam satu masa untuk menggambarkan sesuatu seperti umur dan jantina. Contohnya dalam kajian tentang jantina, kita ingin mengetahui jumlah subjek lelaki dan subjek perempuan. Dalam analisis univariate, ia biasanya melibatkan pengukuran seperti taburan kekerapan (distribution), kecenderungan berpusat (central tendency) dan serakan (dispersion). Dalam analisis taburan kekerapan, kita ingin mengetahui peratusan setiap angkubah, jangka masa yang tertentu dan data mentah untuk saiz sampel. Kecenderungan berpusat pula membolehkan kita mengkaji purata seperti min, mod dan median. Serakan pula mengukur sebaran data daripada min. Varians (variance) dan sisihan piawai (standard variation) biasanya digunakan untuk mengkaji serakan. Analisis univariate adalah bersifat deskriptif iaitu menggambarkan sesuatu keadaan.   

Bivariate pula melibatkan dua angkubah dalam satu masa secara serentak. Ia biasanya melibatkan elemen perbandingan. Contohnya "jantina" dan "mengundi parti A" masing-masing merupakan angkubah bebas dan angkubah bersandar. Jadi analisis bivariate untuk mengkaji hubungan antara dua angkubah ini. Analisis bivariate berasaskan cause and effect iaitu bagaimana angkubah bebas memberi kesan kepada angkubah bersandar. Biasanya bivariate digunakan untuk mencari hubungan sepunya (correlation) antara dua pembolehubah untuk mengkaji sejauh mana satu angkubah boleh mempengaruhi angkubah yang lain. Selain itu, analisis boleh melibatkan perbandingan kategori seperti chi-square analysis untuk mengetahui kekerapan suatu padanan kategori. Perbandingan angkubah (explanatory) juga boleh dibuat dengan membahagikan angkubah (outcome) kepada dua kategori. Selain itu, kecenderungan berpusat juga boleh digunakan dalam analisis bivariate selain correlation dan regression coefficient untuk menggambarkan taburan kedua-dua angkubah. Jika analisis univariate bersifat diskriptif, bivarate pula bersifat penjelasan (explanatory).

Analisis multivariate pula analisis yang melibatkan lebih daripada dua angkubah yang dikaji secara serentak. Jika analisis bivariate melibatkan satu angkubah bebas dan satu angkubah bersandar, multivariate pula melibatkan lebih daripada satu angkubah bebas. Jadi, analisis multivariate cuba untuk menjelaskan angkubah bersandar dengan menggunakan lebih daripada satu angkubah bebas (lebih rigorous explanation berbanding bivariate). Ketika mengkaji kesan satu angkubah bebas terhadap satu angkubah bersandar, angkubah ketiga dikawal (tidak berubah atau control variable). Analisis kemudiannya dibuat dalam bentuk jadual multivariate. Hubungan atau kesan antara angkubah bebas dan angkubah bersandar dikaji dan dianalisis sambil angkubah kawalan dibiarkan tidak berubah.