L’analisi bivariata, ha permesso di studiare i legami fra coppie di variabili. Tuttavia, in un’ottica di comprensione totale di un fenomeno, l’analisi multivariata rappresenta un’evoluzione dell’analisi bivariata: i legami bivariati potrebbero modificarsi al netto dell’introduzione di altri fattori, scoprendo così nuove relazioni o nascondendone di vecchie. L’analisi multivariata consente anche di individuare le variabili che potrebbero meglio prevedere un fenomeno, migliorando la bontà di adattamento dei modelli predittivi.

A partire dalle tematiche trattate nel modulo statistico Associazioni fra variabili, cercheremo di districare la matassa dei legami multivariati, dalle relazioni spurie alle relazioni concatenate e alle causazioni multiple. Inoltre, attraverso l’uso di opportuni indici, come la correlazione parziale, o di grafici multivariati, come le matrici di correlazione, potremo cogliere aspetti che sfuggono agli approcci bivariati. Infine, saranno introdotti anche metodi avanzati come l’analisi fattoriale e la cluster analysis, tecniche di riduzione della dimensionalità che consentono di “aggregare”, rispettivamente, le variabili e le unità statistiche.

L’uso consapevole delle tecniche multivariate ti permetterà di consolidare un mindset analitico rigoroso e robusto. L’analisi multivariata, cogliendo le intricate relazioni che caratterizzano i fenomeni quotidiani, ti guiderà verso una loro profonda comprensione.

Tra i videocorsi proposti, l’analisi descrittiva multivariata è trattata in Corso di statistica descrittiva. Guarda l’indice degli argomenti ed il video introduttivo gratuito per capire se il corso fa per te. Inoltre, tra i software analitici, la componente aggiuntiva Analisi dati di Excel, a cui è dedicato un intero modulo di Excel, offre anche strumenti di analisi multivariata come Analisi varianza: a due fattori con replica. Questa funzionalità permette di eseguire l’ANOVA a due vie per campioni indipendenti.