Univariante y multivariado representan dos enfoques para el análisis estadístico. Univariante implica el análisis de una sola variable, mientras que el análisis multivariado examina dos o más variables. La mayoría de los análisis multivariados involucran una variable dependiente y múltiples variables independientes. La mayoría de los análisis univariados enfatizan la descripción, mientras que los métodos multivariados enfatizan la prueba y la explicación de hipótesis. Aunque univariante y multivariado difieren en función y complejidad, los dos métodos de análisis estadístico también comparten similitudes.
Aunque los métodos estadísticos multivariados enfatizan la correlación y la explicación más que la descripción, Los investigadores de negocios, educación y ciencias sociales pueden utilizar métodos univariados y multivariados para fines descriptivos. Los analistas pueden calcular medidas descriptivas, como frecuencias, medias y desviaciones estándar para resumir una sola variable, como como puntajes en el Scholastic Aptitude Test (SAT), pueden profundizar este análisis univariado al mostrar los puntajes del SAT en una cruz tabulación que muestra las puntuaciones medias del SAT y las desviaciones estándar por variables demográficas, como el género y la etnia del estudiantes evaluados.
Aunque la mayoría de las investigaciones del mundo real examinan el impacto de múltiples variables independientes en una variable dependiente, muchas variables multivariadas Las técnicas, como la regresión lineal, se pueden utilizar de manera univariante, examinando el efecto de una sola variable independiente en un variable dependiente. Algunos investigadores llaman a este análisis bivariado, mientras que otros lo llaman univariante debido a la presencia de una sola variable independiente. Algunos cursos de introducción a la estadística y la econometría introducen a los estudiantes a la regresión mediante la enseñanza de técnicas univariadas. Por ejemplo, un científico político que examine la participación de los votantes podría estudiar el efecto de una sola variable independiente, como la edad, sobre la probabilidad de que una persona vote. Mientras tanto, un enfoque multivariado examinaría no solo la edad, sino también los ingresos, la afiliación partidista, la educación, el género, la etnia y otras variables.
Si los investigadores estadísticos quieren que sus análisis tengan algún impacto en las decisiones y políticas, deben presentar sus resultados de manera que los tomadores de decisiones puedan entenderlos. Esto a menudo significa presentar los resultados en informes escritos que utilizan tablas y gráficos, como gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos circulares. Afortunadamente, los investigadores pueden presentar los resultados de análisis univariados y multivariados utilizando estas técnicas visuales. Mostrar los resultados en un formato comprensible es especialmente importante en el análisis multivariado debido a la mayor complejidad de estas técnicas.
Quizás la mayor similitud entre las técnicas estadísticas univariadas y multivariadas es que ambas son importantes para comprender y analizar datos estadísticos extensos. El análisis univariado actúa como un precursor del análisis multivariado y que el conocimiento del primero es necesario para comprender el segundo. Los programas de software estadístico como SPSS reconocen esta interdependencia, mostrando estadísticas descriptivas, como medias y desviaciones estándar, en los resultados de técnicas multivariadas, como el análisis de regresión.