Univariate analyse: de uitleg

Univariate analyse: in dit artikel wordt de univariate analyse praktisch uitgelegd. Het artikel begint met een algemene uitleg en een uiteenzetting van de redenen voor het toepassen van deze methode in onderzoek, gevolgd door de definitie van de term en grafische weergave van de verschillende manieren om univariate statistieken weer te geven. Veel leesplezier!

Introductie

Onderzoek is een dynamisch proces waarbij zorgvuldig gebruik wordt gemaakt van verschillende technieken en methoden om inzichten te verkrijgen, hypothesen te valideren en weloverwogen beslissingen te nemen.

Door het gebruik van verschillende analytische methoden kunnen onderzoekers een grondig begrip van hun gegevens verkrijgen, waarbij patronen, trends en verbanden worden onthuld.

Een van de belangrijkste benaderingen of methodes voor onderzoek is de univariate analyse, die waardevolle inzichten biedt in individuele variabelen en hun kenmerken. In dit artikel duiken we in de wereld van deze analyse, de definitie, het belang en de toepassingen ervan in onderzoek.

Technieken en methoden in onderzoek

Onderzoeksmethodologieën omvatten een breed scala aan technieken en methoden die onderzoekers helpen betekenisvolle informatie uit hun gegevens te halen. Enkele veelgebruikte benaderingen zijn:

Beschrijvende statistiek

Het geven van een samenvatting van gegevens aan de hand van maatstaven zoals gemiddelde, mediaan, modus, variantie en standaardafwijking.

Inferentiële statistiek

Het trekken van conclusies over een bredere populatie op basis van een steekproef. Hiervoor worden methoden zoals hypothese toetsing en betrouwbaarheidsintervallen gebruikt.

Multivariate analyse

Het onderzoeken van relaties tussen meerdere variabelen tegelijkertijd, waardoor onderzoekers complexe interacties en afhankelijkheden kunnen verkennen. Een bivariate analyse is wanneer de relatie tussen twee variabelen verkend wordt.

Kwalitatieve analyse

Het ontdekken van inzichten en het proberen te begrijpen van subjectieve gegevens, zoals interviews, observaties en casestudies.

Kwantitatieve analyse

Het analyseren van numerieke gegevens met behulp van statistische methoden om patronen en trends bloot te leggen.

Online cursus onderzoeksmethoden voor business studenten  Meer informatie

Wat is univariate analyse?

Univariate analyse richt zich op de bestudering en interpretatie van één variabele op zichzelf, zonder rekening te houden met mogelijke relaties met andere variabelen. De methode heeft als doel om de kenmerken en gedrag van die specifieke variabele te begrijpen.

De definitie van univariate

De term univariate bestaat uit twee elementen: uni, wat één betekent, en variaat, wat verwijst naar een statistische variabele. Daarom concentreert deze vorm van analyse zich op het verkennen en samenvatten van de eigenschappen van één variabele onafhankelijk.

Belang van univariate analyse

Univariate analyse dient als een belangrijke eerste stap in veel onderzoeksprojecten, omdat het essentiële inzichten biedt en een basis legt voor verder onderzoek.

Het biedt onderzoekers de volgende voordelen:

Data-exploratie

Univariate analyse stelt onderzoekers in staat om de verdeling, centrale tendens en variabiliteit van een variabele te begrijpen.

Identificatie van uitschieters

Door het detecteren van afwijkende waarden, helpt univariate analyse bij het identificeren van uitschieters die verder onderzoek vereisen of anders moeten worden behandeld tijdens de fase van data-analyse.

Data-opschoning

Univariate analyse helpt bij het identificeren van ontbrekende gegevens, inconsistenties of fouten binnen een variabele, waardoor onderzoekers hun dataset kunnen verfijnen en optimaliseren voordat ze verder gaan met de complexere analyses.

Variabele selectie

Onderzoekers kunnen de univariate analyse gebruiken om te bepalen welke variabelen het meest veelbelovend zijn voor verder onderzoek. Dat maakt efficiënte toewijzing van middelen en hypothese toetsing mogelijk.

Rapportage en visualisatie

Het samenvatten en visualiseren van univariate statistieken faciliteert een duidelijke en beknopte rapportage van onderzoeksresultaten. Daardoor worden complexe gegevens toegankelijker voor een breder publiek.

Toepassingen van univariate analyse

Univariate analyse wordt gebruikt in verschillende onderzoeksgebieden en disciplines. Het wordt vaak toegepast in:

• Epidemiologische studies om risicofactoren te analyseren
• Sociaal wetenschappelijk onderzoek om attitudes, gedragingen of sociaaleconomische variabelen te onderzoeken
• Marktonderzoek om consumentenvoorkeuren, kooppatronen of markttrends te begrijpen
• Milieustudies om vervuiling, klimaatgegevens of soortenverspreiding te onderzoeken

Door univariate analyse te gebruiken, kunnen onderzoekers waardevolle inzichten ontdekken, trends detecteren en de basis leggen voor meer uitgebreide statistische analyses.

Types univariate analyses

De meest voorkomende methode voor het uitvoeren van univariate analyse is samenvattende statistieken. De juiste statistieken worden bepaald door het meetniveau of de aard van de informatie in de variabelen. Hieronder volgen de meest voorkomende soorten samenvattende statistieken:

• Spreidingsmaten: deze getallen beschrijven hoe gelijkmatig de waarden zijn verdeeld in een dataset. Het bereik, de standaardafwijking, het interkwartielbereik en de variantie zijn enkele voorbeelden.
• Bereik: het verschil tussen de hoogste en laagste waarde in een dataset.
• Standaardafwijking: een gemiddelde maat voor de spreiding.
• Interkwartielafstand: de spreiding van de middelste 50% van de waarden.
• Centrummaten: deze getallen beschrijven de locatie van het middelpunt van een dataset of de middelste waarde van de dataset. Het gemiddelde en de mediaan zijn twee voorbeelden.

De gegevens kunnen op verschillende manieren worden weergegeven op een grafische manier.

Figuur 1. Univariate analyse – types

Frequentietabel

Frequentie geeft aan hoe vaak iets voorkomt. De frequentie van waarneming geeft dus het aantal keren aan dat een gebeurtenis optreedt.

De frequentietabel kan kwalitatieve en numerieke of kwantitatieve variabelen weergeven. De verdeling geeft een overzicht van de gegevens en stelt je in staat patronen te ontdekken.

Staafdiagram

Een staafdiagram wordt weergegeven in de vorm van rechthoekige balken.

Het diagram vergelijkt verschillende categorieën. Het diagram kan verticaal of horizontaal worden geplot.

In de meeste gevallen wordt de balk verticaal geplot.

De horizontale of x-as vertegenwoordigt de categorie en de verticale y-as vertegenwoordigt de waarde van de categorie.

Deze diagram kan gebruikt worden om bijvoorbeeld te zien welk deel van een budget het grootste is.

Histogram

Een histogram is een grafiek die laat zien hoe vaak bepaalde waarden voorkomen in een dataset. Het bestaat uit balken waarvan de hoogte aangeeft hoe vaak een bepaalde waarde voorkomt.

Frequentiepolygoon

Het frequentiepolygoon lijkt sterk op het histogram. Het wordt gebruikt om datasets te vergelijken of om de cumulatieve frequentieverdeling weer te geven.

Het frequentiepolygoon wordt weergegeven als een lijngrafiek.

Cirkeldiagram

Het cirkeldiagram geeft de gegevens weer in een cirkelvormig formaat. Het diagram is verdeeld in stukken waarbij elk stuk evenredig is aan het deel van de complete categorie. Dus elke “taartschijf” in het taartdiagram is een gedeelte van het totaal. Het totaal van de stukken hoort altijd 100 te zijn.

Voorbeeld an univariate analyse

Een voorbeeld van univariate analyse kan zijn: het onderzoeken van de leeftijd van werknemers in een bedrijf.

Er worden gegevens verzameld over de leeftijd van alle werknemers en daarna wordt een univariate analyse uitgevoerd om inzicht te krijgen in de kenmerken en verdeling van deze enkele variabele.

We kunnen samenvattende statistieken berekenen, zoals het gemiddelde, de mediaan en de standaardafwijking, om een idee te krijgen van de centrale tendens en spreiding van de leeftijden.

Ook kunnen histogrammen gebruikt worden om de frequentie van verschillende leeftijdsgroepen te visualiseren en eventuele patronen of uitschieters te identificeren.

Deze univariate analyse helpt organisaties om een beter begrip te krijgen van de leeftijdsstructuur van het werknemersbestand in het bedrijf.

Nu is het jouw beurt

Wat denk jij? Herken jij de uitleg over de univariate analyse? Heb je ooit gehoord van de univariate analyse? Heb je het zelf wel eens gebruikt tijdens een van de onderzoeken die je hebt uitgevoerd? Ken je andere methoden of technieken die worden gebruikt in combinatie met deze analyse? Ben je bekend met de visuele grafische weergaven die worden gebruikt in univariate analyse?

Deel jouw kennis en ervaring via het commentaar veld onderaan dit artikel.

Meer informatie over de univariate analyse

1. Barick, R. (2021). Research Methods For Business Students. Retrieved 02/16/2024 from Udemy.
2. Dowdy, S., Wearden, S., & Chilko, D. (2011). Statistics for research. John Wiley & Sons.
3. Garfield, J., & Ben‐Zvi, D. (2007). How students learn statistics revisited: A current review of research on teaching and learning statistics. International statistical review, 75(3), 372-396.
4. Ostle, B. (1963). Statistics in research. Statistics in research., (2nd Ed).
5. Wagner III, W. E. (2019). Using IBM® SPSS® statistics for research methods and social science statistics. Sage Publications.

Citatie voor dit artikel:
Janse, B. (2024). Univariate analyse. Retrieved [insert date] from Toolshero: https://www.toolshero.nl/onderzoek/univariate-analyse/

Oorspronkelijke publicatiedatum: 22/03/2024 | Laatste update: 22/03/2024

Wilt u linken naar dit artikel, dat kan!
<a href=”https://www.toolshero.nl/onderzoek/univariate-analyse/”>Toolshero: Univariate analyse</a>

Article by:

Ben Janse

Ben Janse is een young professional en werkzaam als Content Manager bij Toolshero. Daarnaast houdt hij zich binnen zijn studie International Business aan de Hogeschool Rotterdam bezig met het analyseren en ontwikkelen van managementmodellen. Dankzij zijn theoretische en praktische kennis weet hij hoofd- en bijzaken goed te onderscheiden waardoor de essentie van elk artikel goed naar voren komt.