multivariat bedeutet: gleichzeitige Analyse mehrerer Variablen (mind. 2)
z.B: nicht nur Energie
sondern Zusammenhang Energie, Fett, KH, Prot und Geschlecht
daher glaub ich, dass alle die wir gemacht haben auch multivariate Verfahren sind (bis auf T-Test ganz am Anfang) steht eh dabei (UVA = univariate Analyse)
Aus Wiki:
Innerhalb der Statistik drückt univariat aus, dass die betrachtete Messgröße eindimensional ist, selbst wenn sie von mehreren Variablen abhängt. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Messgröße die eindimensionale abhängige Variable eines Zufallsexperimentes oder die Merkmalsausprägung einer eindimensionalen Zufallsvariable ist. Die Beobachtungen können dann einzeln dargestellt werden.
Dementsprechend drückt multivariat aus, dass die Messgröße mehrdimensional ist (multivariate Verteilung, multivariate Verfahren), und bivariat, dass die Messgröße zweidimensional ist (bivariate Verteilung). Die Beobachtungen können dann entweder in Form eines Vektors oder durch mehrere eindimensionale Messgrößen dargestellt werden.
Beispiel:
Untersucht man diese beiden Größen getrennt, indem man beispielsweise den Mittelwert des Gewichts oder den Mittelwert der Körpergröße aller Versuchspersonen berechnet, so handelt es sich dabei um univariate Analysen.
Betrachtet man hingegen die Körpergröße und das Gewicht jeder Person zusammen und möchte diese beispielsweise durch eine bivariate Verteilung beschreiben, so handelt es sich um eine bivariate Analyse, da die Messgröße (Körpergröße zusammen mit Gewicht) zweidimensional ist.
das heißt: Jedes für sich einzeln analysiert = univariat, wenn du gleich mehrere Dinge in ein Modell miteinbeziehst dann ist es multivariat. (Ich glaub da kommt eben auch der Vorteil der Vermeidung der alpha-Fehlerkommulierung her)
ich hoffe, das stimmt so.
..oh obwohl dann gehört die ANOVA auch nicht dazu (multivariate ANOVA = MANOVA) und die einfach lineare Regression auch nicht.
Wenn man die Tabelle mit den Methoden betrachtet dann muss man immer schauen, dass man mehr als 2 X oder Y Variable hat.
daher ist das :
-Manova (mehr als eine Y Variable)
-multiple lineare Regression (mehr als eine X Variable)
-ALM Multivariat (mehr als eine Y Variable)
und dann kommen noch PCA, FA, Clusteranalyse
z.B: nicht nur Energie
sondern Zusammenhang Energie, Fett, KH, Prot und Geschlecht
daher glaub ich, dass alle die wir gemacht haben auch multivariate Verfahren sind (bis auf T-Test ganz am Anfang) steht eh dabei (UVA = univariate Analyse)
Aus Wiki:
Innerhalb der Statistik drückt univariat aus, dass die betrachtete Messgröße eindimensional ist, selbst wenn sie von mehreren Variablen abhängt. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Messgröße die eindimensionale abhängige Variable eines Zufallsexperimentes oder die Merkmalsausprägung einer eindimensionalen Zufallsvariable ist. Die Beobachtungen können dann einzeln dargestellt werden.
Dementsprechend drückt multivariat aus, dass die Messgröße mehrdimensional ist (multivariate Verteilung, multivariate Verfahren), und bivariat, dass die Messgröße zweidimensional ist (bivariate Verteilung). Die Beobachtungen können dann entweder in Form eines Vektors oder durch mehrere eindimensionale Messgrößen dargestellt werden.
Beispiel:
Untersucht man diese beiden Größen getrennt, indem man beispielsweise den Mittelwert des Gewichts oder den Mittelwert der Körpergröße aller Versuchspersonen berechnet, so handelt es sich dabei um univariate Analysen.
Betrachtet man hingegen die Körpergröße und das Gewicht jeder Person zusammen und möchte diese beispielsweise durch eine bivariate Verteilung beschreiben, so handelt es sich um eine bivariate Analyse, da die Messgröße (Körpergröße zusammen mit Gewicht) zweidimensional ist.
das heißt: Jedes für sich einzeln analysiert = univariat, wenn du gleich mehrere Dinge in ein Modell miteinbeziehst dann ist es multivariat. (Ich glaub da kommt eben auch der Vorteil der Vermeidung der alpha-Fehlerkommulierung her)
ich hoffe, das stimmt so.
..oh obwohl dann gehört die ANOVA auch nicht dazu (multivariate ANOVA = MANOVA) und die einfach lineare Regression auch nicht.
Wenn man die Tabelle mit den Methoden betrachtet dann muss man immer schauen, dass man mehr als 2 X oder Y Variable hat.
daher ist das :
-Manova (mehr als eine Y Variable)
-multiple lineare Regression (mehr als eine X Variable)
-ALM Multivariat (mehr als eine Y Variable)
und dann kommen noch PCA, FA, Clusteranalyse