Innholdsfortegnelse
Hva er en multivariat analyse?
Multivariat analyse er en statistisk teknikk og dataanalyse som brukes til å analysere og forstå sammenhenger mellom tre eller flere variabler samtidig. Denne typen analyse er spesielt nyttig når vi ønsker å undersøke komplekse forhold, avdekke interaksjoner mellom variabler, eller kontrollere for effekter av flere faktorer på en gang. Multivariat analyse gir en mer helhetlig forståelse av dataene sammenlignet med univariat analyse eller bivariat analyse, som bare ser på én eller to variabler om gangen.
Hvorfor gjennomføre en multivariat analyse?
Som regel er vi ikke fornøyd å finne sammenhengen mellom to variabler. Det vi ønsker er å finne årsakssammenhenger og nøyaktige forklaringer. Dette krever at vi trekker inn mellomliggende variabler, og at vi benytter oss av en rekke indikatorer. For å kunne analysere flere enn to og to variabler må vi benytte oss av en mulitvariat analyse.
De største fordelene med en multivariat analyse er:
- Helhetlig Forståelse: Muliggjør analyse av komplekse sammenhenger og interaksjoner mellom flere variabler, noe som gir en mer helhetlig forståelse av fenomenet som studeres.
- Kontroll for Forstyrrende Variabler: Gir muligheten til å kontrollere for effekten av flere faktorer samtidig, noe som reduserer risikoen for skjevhet i analysen.
- Datareduksjon: Teknikker som faktoranalyse og PCA hjelper til med å redusere kompleksiteten i store datasett ved å identifisere de viktigste faktorene eller komponentene.
Hvilke begrensninger finnes ved multivariat analyse?
De viktigste begrensningene ved multivariat analyse er:
- Kompleksitet: Multivariat analyse krever avanserte statistiske ferdigheter og forståelse, og resultatene kan være vanskelige å tolke uten tilstrekkelig kunnskap.
- Dataforutsetninger: Mange multivariate teknikker har strenge forutsetninger om dataene (f.eks. normalfordeling, linearitet, fravær av multikollinearitet) som må oppfylles for at resultatene skal være gyldige.
- Overtilpasning: Ved bruk av mange variabler er det en risiko for overtilpasning, hvor modellen passer godt til treningsdataene, men har dårlig generaliserbarhet til nye data.
Multivariate metoder
De finnes en rekke ulike multivariate analyseteknikker, men felles for dem alle er at de representerer en forenkling av datamaterialet (datareduksjon). Dette for å skaffe oss en bedre oversikt når vi opererer med flere flere enn 2 variabler. Siden multivariat analysene foretar en datareduksjon, blir det enklere for oss å se mønstret til variablene.
Under følger en kort beskrivelse av noen av de vanligste multivariate metodene som brukes i forbindelse med markedsforskning.
