Univariate a multivariate představují dva přístupy ke statistické analýze. Univariate zahrnuje analýzu jedné proměnné, zatímco vícerozměrná analýza zkoumá dvě nebo více proměnných. Většina vícerozměrných analýz zahrnuje závislou proměnnou a více nezávislých proměnných. Většina jednorozměrných analýz zdůrazňuje popis, zatímco vícerozměrné metody kladou důraz na testování a vysvětlení hypotéz. Ačkoli se jednorozměrné a vícerozměrné liší funkcí a složitostí, obě metody statistické analýzy sdílejí rovněž podobnosti.
Ačkoli vícerozměrné statistické metody zdůrazňují spíše korelaci a vysvětlení než popis, výzkumní pracovníci v podnikání, školství a sociálních vědách mohou používat univariační a multivariační metody popisné účely. Analytici mohou vypočítat popisná měřítka, jako jsou frekvence, prostředky a standardní odchylky, aby shrnuli jednu proměnnou jako skóre v Scholastic Aptitude Test (SAT), mohou prohloubit tuto univariantní analýzu zobrazením SAT skóre v křížku tabulka, která zobrazuje průměrné SAT skóre a standardní odchylky podle demografických proměnných, jako je pohlaví a etnická příslušnost studenti testováni.
Ačkoli většina výzkumů v reálném světě zkoumá dopad více nezávislých proměnných na závislou proměnnou, mnoho vícerozměrných techniky, jako je lineární regrese, lze použít univariantním způsobem a zkoumat vliv jedné nezávislé proměnné na závislá proměnná. Někteří vědci tomu říkají bivariantní analýza, zatímco jiní ji nazývají univariantní kvůli přítomnosti pouze jedné nezávislé proměnné. Některé úvodní kurzy statistiky a ekonometrie seznamují studenty s regresí pomocí výuky jednorozměrných technik. Například politolog zkoumající účast voličů by mohl studovat vliv jediné nezávislé proměnné, jako je věk, na pravděpodobnost volební účasti. Mnohorozměrný přístup by mezitím zkoumal nejen věk, ale také příjem, stranickou příslušnost, vzdělání, pohlaví, etnickou příslušnost a další proměnné.
Pokud statističtí vědci chtějí, aby jejich analýzy měly jakýkoli dopad na rozhodnutí a politiku, musí prezentovat své výsledky tak, aby jim tvůrci rozhodnutí rozuměli. To často znamená prezentovat výsledky v písemných zprávách, které používají tabulky a grafy, jako jsou sloupcové grafy, spojnicové a výsečové grafy. Naštěstí mohou vědci pomocí těchto vizuálních technik prezentovat výsledky jednorozměrných a vícerozměrných analýz. Zobrazení výsledků v srozumitelném formátu je zvláště důležité při analýze s více proměnnými z důvodu větší složitosti těchto technik.
Snad největší podobnost mezi jednorozměrnými a vícerozměrnými statistickými technikami je ta, že obě jsou důležité pro pochopení a analýzu rozsáhlých statistických údajů. Jednorozměrná analýza funguje jako předchůdce vícerozměrné analýzy a že znalost první je nezbytná pro pochopení druhé. Statistické softwarové programy, jako je SPSS, tuto vzájemnou závislost rozpoznávají a zobrazují popisné statistiky, jako jsou prostředky a standardní odchylky, ve výsledcích vícerozměrných technik, jako je regresní analýza.