المتغير أحادي المتغير ومتعدد المتغيرات يمثلان نهجين للتحليل الإحصائي. يتضمن المتغير أحادي المتغير تحليل متغير واحد بينما يفحص التحليل متعدد المتغيرات متغيرين أو أكثر. تتضمن معظم التحليلات متعددة المتغيرات متغيرًا تابعًا ومتغيرات مستقلة متعددة. تؤكد معظم التحليلات أحادية المتغير على الوصف بينما تؤكد الطرق متعددة المتغيرات على اختبار الفرضيات وتفسيرها. على الرغم من اختلاف المتغيرات أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات في الوظيفة والتعقيد ، فإن طريقتين للتحليل الإحصائي تشتركان في أوجه التشابه أيضًا.
على الرغم من أن الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات تؤكد الارتباط والتفسير بدلاً من الوصف ، يمكن للباحثين في مجال الأعمال والتعليم والعلوم الاجتماعية استخدام أساليب أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات لـ أغراض وصفية. قد يحسب المحللون المقاييس الوصفية ، مثل التكرارات والوسائل والانحرافات المعيارية لتلخيص متغير واحد ، مثل كدرجات في اختبار القدرات الدراسية (SAT) ، يمكنهم تعميق هذا التحليل أحادي المتغير من خلال عرض درجات SAT في تقاطع الجدولة التي تعرض نتائج SAT والانحرافات المعيارية حسب المتغيرات الديموغرافية ، مثل الجنس والعرق في اختبار الطلاب.
على الرغم من أن معظم الأبحاث في العالم الحقيقي تدرس تأثير المتغيرات المستقلة المتعددة على متغير تابع ، إلا أن العديد من المتغيرات متعددة يمكن استخدام التقنيات ، مثل الانحدار الخطي ، بطريقة أحادية المتغير ، وفحص تأثير متغير مستقل واحد على المتغير التابع. يسمي بعض الباحثين هذا التحليل ثنائي المتغير بينما يسميه آخرون متغير واحد بسبب وجود متغير مستقل واحد فقط. تقوم بعض دورات الإحصاء التمهيدية والاقتصاد القياسي بتعريف الطلاب على الانحدار من خلال تدريس تقنيات أحادية المتغير. على سبيل المثال ، قد يدرس عالم السياسة الذي يفحص مشاركة الناخبين تأثير متغير مستقل واحد ، مثل العمر ، على احتمالية تصويت الشخص. وفي الوقت نفسه ، لن يدرس نهج متعدد المتغيرات العمر فحسب ، بل أيضًا الدخل والانتماء الحزبي والتعليم والجنس والعرق والمتغيرات الأخرى.
إذا أراد الباحثون الإحصائيون أن يكون لتحليلاتهم أي تأثير على القرارات والسياسات ، فيجب عليهم تقديم نتائجهم بطريقة يمكن لصناع القرار فهمها. يعني هذا غالبًا تقديم النتائج في تقارير مكتوبة تستخدم الجداول والمخططات ، مثل الرسوم البيانية الشريطية والمخططات الخطية والمخططات الدائرية. لحسن الحظ ، يمكن للباحثين تقديم نتائج التحليلات أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات باستخدام هذه التقنيات المرئية. يعد عرض النتائج بتنسيق مفهوم مهم بشكل خاص في التحليل متعدد المتغيرات بسبب التعقيد الأكبر لهذه التقنيات.
ربما يكون أكبر تشابه بين الأساليب الإحصائية أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات هو أن كلاهما مهم لفهم وتحليل البيانات الإحصائية الشاملة. يعمل التحليل أحادي المتغير كمقدمة للتحليل متعدد المتغيرات وأن معرفة الأول ضروري لفهم الأخير. تتعرف البرامج الإحصائية مثل SPSS على هذا الترابط ، وتعرض الإحصاءات الوصفية ، مثل الوسائل والانحرافات المعيارية ، في نتائج التقنيات متعددة المتغيرات ، مثل تحليل الانحدار.