Univariat dan multivariat mewakili dua pendekatan untuk analisis statistik. Univariat melibatkan analisis satu variabel sementara analisis multivariat memeriksa dua atau lebih variabel. Kebanyakan analisis multivariat melibatkan variabel dependen dan beberapa variabel independen. Kebanyakan analisis univariat lebih menekankan pada deskripsi sedangkan metode multivariat lebih menekankan pengujian hipotesis dan penjelasan. Meskipun univariat dan multivariat berbeda dalam fungsi dan kompleksitas, kedua metode analisis statistik juga memiliki kesamaan.
Metode Deskriptif
Meskipun metode statistik multivariat lebih menekankan korelasi dan penjelasan daripada deskripsi, peneliti dalam bisnis, pendidikan, dan ilmu sosial dapat menggunakan metode univariat dan multivariat untuk tujuan deskriptif. Analis dapat menghitung ukuran deskriptif, seperti frekuensi, rata-rata, dan standar deviasi untuk meringkas satu variabel, seperti skor pada Scholastic Aptitude Test (SAT), mereka dapat memperdalam analisis univariat ini dengan menampilkan skor SAT dalam tabulasi silang yang menampilkan rata-rata SAT skor dan standar deviasi oleh variabel demografis, seperti jenis kelamin dan etnis siswa yang diuji.
Analisis Penjelasan
Meskipun sebagian besar penelitian dunia nyata meneliti dampak dari beberapa variabel independen pada variabel dependen, banyak teknik multivariat, seperti regresi linier, dapat digunakan secara univariat, menguji pengaruh satu variabel independen pada variabel dependen. Beberapa peneliti menyebut analisis bivariat ini sementara yang lain menyebutnya univariat karena hanya ada satu variabel independen. Beberapa kursus pengantar statistik dan ekonometrik memperkenalkan siswa pada regresi dengan mengajarkan teknik univariat. Misalnya, seorang ilmuwan politik yang meneliti partisipasi pemilih mungkin mempelajari efek dari satu variabel independen, seperti usia, pada kemungkinan seseorang untuk memilih. Pendekatan multivariat, sementara itu, akan memeriksa tidak hanya usia, tetapi juga pendapatan, afiliasi partai, pendidikan, jenis kelamin, etnis, dan variabel lainnya.
Metode Tampilan
Jika peneliti statistik ingin analisisnya berdampak pada keputusan dan kebijakan, mereka harus menyajikan hasilnya sedemikian rupa sehingga pembuat keputusan dapat memahaminya. Ini sering kali berarti menyajikan hasil dalam laporan tertulis yang menggunakan tabel dan bagan, seperti grafik batang, bagan garis, dan bagan pai. Untungnya, peneliti dapat mempresentasikan hasil analisis univariat dan multivariat dengan menggunakan teknik visual tersebut. Menampilkan hasil dalam format yang dapat dimengerti sangat penting dalam analisis multivariat karena kompleksitas yang lebih besar dari teknik ini.
Saling ketergantungan
Mungkin kesamaan terbesar antara teknik statistik univariat dan multivariat adalah bahwa keduanya penting untuk memahami dan menganalisis data statistik yang luas. Analisis univariat bertindak sebagai pendahulu untuk analisis multivariat dan bahwa pengetahuan tentang yang pertama diperlukan untuk memahami yang terakhir. Program perangkat lunak statistik seperti SPSS mengenali saling ketergantungan ini, menampilkan statistik deskriptif, seperti rata-rata dan standar deviasi, dalam hasil teknik multivariat, seperti analisis regresi.
John Foxx/Stockbyte/Getty Images
