Çok Değişkenli
Multivariate
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Bir araştırmacının, bireylerin iş performansını (bağımlı değişken) açıklamak için zeka puanı, stres seviyesi, uyku süresi ve haftalık çalışma saati gibi dört farklı değişkeni aynı anda modele dahil ederek analiz etmesi.
Derin Analiz
Çok değişkenli istatistiksel analizler, insan davranışının ve bilişsel süreçlerin tek bir etkenle açıklanamayacak kadar karmaşık olduğu gerçeğine dayanır. Psikometri, klinik psikoloji ve nörobilimde, gözlemlenen olguların arka planındaki gizli yapıları (faktörleri) ortaya çıkarmak veya birden fazla sonucun ortak yordayıcılarını belirlemek amacıyla kullanılır. Regresyon analizleri, faktör analizi, yapısal eşitlik modellemesi (SEM) ve çok değişkenli varyans analizi (MANOVA) gibi yöntemler bu kategoriye girer. Değişkenler arasındaki çoklu etkileşimleri ve kovaryansı modelleyerek, tek değişkenli (univariate) analizlerin gözden kaçırabileceği ekolojik geçerliliği yüksek örüntüleri saptamaya olanak tanır.
Etimoloji
Latince 'multus' (çok, birçok) sözcüğü ile 'variare' (çeşitlendirmek, değiştirmek) fiilinden türetilen 'variabilis' kökünün birleşiminden oluşmuştur.
Karıştırmayın
Bivariate (çift değişkenli) ve univariate (tek değişkenli) analizler; ayırt edici nokta ise modelde işleme alınan değişken sayısıdır. Çok değişkenli terimi, literatürde sıklıkla birden fazla bağımlı değişkenin olduğu 'multivariate' durumlar ile tek bağımlı değişkenin olduğu çoklu regresyon ('multiple regression') durumları karıştırılmaktadır.