Едномерното и многовариантното представляват два подхода към статистическия анализ. Univariate включва анализ на единична променлива, докато многовариантният анализ изследва две или повече променливи. Повечето многовариантни анализи включват зависима променлива и множество независими променливи. Повечето едномерни анализи наблягат на описанието, докато многомерните методи наблягат на проверка и обяснение на хипотези. Въпреки че едномерните и многовариантните се различават по функция и сложност, двата метода за статистически анализ също имат сходства.
Въпреки че многомерните статистически методи наблягат на корелация и обяснение, а не на описание, изследователите в бизнеса, образованието и социалните науки могат да използват едномерни и многомерни методи за описателни цели. Анализаторите могат да изчисляват описателни мерки, като честоти, средни стойности и стандартни отклонения, за да обобщят една променлива, като като резултати на теста за схоластична способност (SAT), те могат да задълбочат този едномерен анализ, като показват SAT резултати в кръст таблица, която показва средни SAT резултати и стандартни отклонения по демографски променливи, като пол и етническа принадлежност на тествани ученици.
Въпреки че повечето реални изследвания изследват въздействието на множество независими променливи върху зависима променлива, много от тях са многовариантни техники, като линейна регресия, могат да се използват по еднофактор, като се изследва ефектът на една независима променлива върху зависима променлива. Някои изследователи наричат този двувариатен анализ, докато други го наричат еднофамилен поради наличието само на една независима променлива. Някои уводни курсове по статистика и иконометрия въвеждат студентите в регресия, като преподават едномерни техники. Например, политолог, изследващ участието на гласоподаватели, може да изучи ефекта на една независима променлива, като възрастта, върху вероятността даден човек да гласува. Междувременно многовариантният подход би изследвал не само възрастта, но и доходите, партийната принадлежност, образованието, пола, етническата принадлежност и други променливи.
Ако статистическите изследователи искат техните анализи да имат някакво въздействие върху решенията и политиките, те трябва да представят своите резултати по начин, който вземащите решения да могат да ги разберат. Това често означава представяне на резултати в писмени отчети, които използват таблици и диаграми, като стълбовидни графики, редови диаграми и кръгови диаграми. За щастие изследователите могат да представят резултатите от едномерни и многовариантни анализи, използвайки тези визуални техники. Показването на резултати в разбираем формат е особено важно при многомерния анализ поради по-голямата сложност на тези техники.
Може би най-голямото сходство между едномерни и многовариантни статистически техники е, че и двете са важни за разбирането и анализирането на обширни статистически данни. Едномерният анализ действа като предшественик на многомерния анализ и че познаването на първия е необходимо за разбирането на втория. Статистическите софтуерни програми като SPSS разпознават тази взаимозависимост, показвайки описателна статистика, като средни стойности и стандартни отклонения, в резултатите от многомерни техники, като регресионен анализ.