1. A Estatística Univariada inclui todos os métodos de Estatística Descritiva que permitem a análise de cada variável separadamente e também métodos de Estatística Inferencial para determinada variável, podendo esta ser medida para uma ou mais amostras independentes. A análise de variância simples (e o teste "t", em particular) é o exemplo típico de um método de Estatística Univariada (Reis, 1997), pois a palavra «univariada» implica que há uma só variável dependente (Burns, 2000; M. Hill & A. Hill, 2000; Thomas & Nelson, 1996). Sin.: Estatística Univariável (Dorsch et al., 2001); Estatística a uma dimensão (Dagnelie, n.d.).
2. A Estatística Bivariada inclui métodos de análise de duas variáveis, podendo ser ou não estabelecida uma relação de causa/efeito entre elas. São exemplos típicos de métodos de análise bivariada o teste para a independência de duas variáveis (vulgarmente conhecido por teste do c 2) e o estudo da relação linear entre duas variáveis, quer através dos coeficientes de correlação linear de Pearson ou Spearman, quer do modelo clássico de regressão linear simples (Reis, 1997). Sin.: Estatística Bivariável (Dorsch et al., 2001); Estatística a duas dimensões (Dagnelie, n.d.).
3. A Estatística Multivariada inclui os métodos de análise das relações de múltiplas variáveis dependentes e/ou múltiplas variáveis independentes, quer se estabeleçam ou não relações de causa/efeito entre estes dois grupos. São também incluídos na Estatística Multivariada os métodos de análise das relações entre indivíduos caracterizados por duas ou mais variáveis. Só os métodos de Estatística Multivariada permitem que se explore a performance conjunta das variáveis e se determine a influência ou importância de cada uma, estando as restantes presentes (Reis, 1997). Sin.: Estatística Multivariável (Dorsch et al., 2001); Estatística a três ou mais dimensões (Dagnelie, n.d.).
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