1. Dados univariados –
Este tipo de dados consiste em apenas uma variável. A análise de dados univariados é assim a forma mais simples de análise, uma vez que a informação trata apenas de uma quantidade que muda. Não trata de causas ou relações e o principal objectivo da análise é descrever os dados e encontrar padrões que existem no seu interior. O exemplo de um dado univariado pode ser height.
Suponha que as alturas de sete alunos de uma turma são registadas(figura 1), há apenas uma variável que é a altura e não trata de nenhuma causa ou relação. A descrição dos padrões encontrados neste tipo de dados pode ser feita tirando conclusões usando medidas de tendência central (média, mediana e modo), dispersão ou dispersão de dados (intervalo, mínimo, máximo, quartis, variância e desvio padrão) e usando tabelas de distribuição de frequência, histogramas, gráficos de tartes, polígonos de frequência e gráficos de barras.
2. Dados bivariados –
Este tipo de dados envolve duas variáveis diferentes. A análise deste tipo de dados trata de causas e relações e a análise é feita para descobrir a relação entre as duas variáveis. Exemplo de dados bivariados pode ser a temperatura e as vendas de gelados na estação do verão.
p>p>Suponha que a temperatura e as vendas de gelados são as duas variáveis de um dado bivariado(figura 2). Aqui, a relação é visível na tabela que a temperatura e as vendas são directamente proporcionais uma à outra e, portanto, relacionadas porque à medida que a temperatura aumenta, as vendas também aumentam. Assim, a análise dos dados bivariados envolve comparações, relações, causas e explicações. Estas variáveis são frequentemente traçadas nos eixos X e Y do gráfico para uma melhor compreensão dos dados e uma destas variáveis é independente enquanto a outra é dependente.
3. Dados multivariados –
Quando os dados envolvem três ou mais variáveis, são categorizados em multivariadas. Exemplo deste tipo de dados é supor que um anunciante quer comparar a popularidade de quatro anúncios num website, então as suas taxas de clique podem ser medidas tanto para homens como para mulheres e as relações entre as variáveis podem então ser examinadas.
É semelhante ao bivariado mas contém mais do que uma variável dependente. Algumas das técnicas são a análise de regressão, a análise de percurso, a análise de factores e a análise multivariada de variância (MANOVA).
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