Univariat og multivariat repræsenterer to tilgange til statistisk analyse. Univariat involverer analyse af en enkelt variabel, mens multivariat analyse undersøger to eller flere variabler. De fleste multivariate analyser involverer en afhængig variabel og flere uafhængige variabler. De fleste univariate analyser lægger vægt på beskrivelse, mens multivariate metoder lægger vægt på hypotesetest og forklaring. Selvom univariat og multivariat adskiller sig i funktion og kompleksitet, deler de to metoder til statistisk analyse også ligheder.
Selvom multivariate statistiske metoder fremhæver korrelation og forklaring snarere end beskrivelse, forskere inden for erhvervslivet, uddannelse og samfundsvidenskab kan bruge univariate og multivariate metoder til beskrivende formål. Analytikere kan beregne beskrivende målinger, såsom frekvenser, middel og standardafvigelser for at opsummere en enkelt variabel, sådan som scoringer på Scholastic Aptitude Test (SAT), kan de uddybe denne univariate analyse ved at vise SAT-scores i et kryds tabel, der viser gennemsnitlige SAT - scoringer og standardafvigelser efter demografiske variabler, såsom køn og etnicitet studerende testet.
Selvom de fleste virkelige undersøgelser undersøger virkningen af flere uafhængige variabler på en afhængig variabel, er mange multivariate teknikker, såsom lineær regression, kan bruges på en univariat måde og undersøge effekten af en enkelt uafhængig variabel på en afhængig variabel. Nogle forskere kalder denne bivariate analyse, mens andre kalder den univariate på grund af tilstedeværelsen af kun en uafhængig variabel. Nogle indledende statistik- og økonometriske kurser introducerer studerende til regression ved at undervise i univariate teknikker. For eksempel kan en statsvidenskabsmand, der undersøger vælgerdeltagelse, undersøge effekten af en enkelt uafhængig variabel, såsom alder, på en persons sandsynlighed for at stemme. En multivariat tilgang vil i mellemtiden ikke kun undersøge alder, men også indkomst, partitilhørighed, uddannelse, køn, etnicitet og andre variabler.
Hvis statistiske forskere ønsker, at deres analyser har indflydelse på beslutninger og politikker, skal de præsentere deres resultater på en måde, som beslutningstagere kan forstå dem. Dette betyder ofte at præsentere resultater i skriftlige rapporter, der bruger tabeller og diagrammer, såsom søjlediagrammer, linjediagrammer og cirkeldiagrammer. Heldigvis kan forskere præsentere resultaterne af univariate og multivariate analyser ved hjælp af disse visuelle teknikker. Visning af resultater i et forståeligt format er især vigtigt i multivariat analyse på grund af den større kompleksitet af disse teknikker.
Måske er den største lighed mellem univariate og multivariate statistiske teknikker, at begge er vigtige for forståelse og analyse af omfattende statistiske data. Univariat analyse fungerer som en forløber for multivariat analyse, og at viden om førstnævnte er nødvendig for at forstå sidstnævnte. Statistiske softwareprogrammer som SPSS genkender denne indbyrdes afhængighed og viser beskrivende statistik, såsom middel og standardafvigelser i resultaterne af multivariate teknikker, såsom regressionsanalyse.