Kahe- ja mitmemõõtmelised analüüsid on statistilised meetodid andmeproovide vaheliste seoste uurimiseks. Kahemõõtmelises analüüsis vaadeldakse kahte seotud andmehulka, uurides, kas nende vahel on seos. Mitmemõõtmelises analüüsis kasutatakse kahte või enamat muutujat ja analüüse, mis on korrelatsioonis konkreetse tulemusega. Viimasel juhul on eesmärk välja selgitada, millised muutujad tulemust mõjutavad või põhjustavad.
Kahemõõtmeline analüüs uurib kahe andmekogumi vahelisi seoseid, võttes ühe vaatluspaari ühest proovist või üksikult. Iga proov on siiski sõltumatu. Analüüsite andmeid selliste tööriistade abil nagu t-testid ja chi-ruudu testid, et näha, kas need kaks andmegruppi on omavahel seotud. Kui muutujad on kvantitatiivsed, siis graafite need tavaliselt hajutusplaadil. Kahemõõtmeline analüüs uurib ka igasuguse korrelatsiooni tugevust.
Üks kahemõõtmelise analüüsi näide on uurimisrühm, kes registreerib nii mehe kui ka naise vanuse ühes abielus. Need andmed on seotud, kuna mõlemad vanused on pärit ühest abielust, kuid sõltumatud, kuna ühe inimese vanus ei põhjusta teise inimese vanust. Saate andmed korrelatsiooni näitamiseks: vanematel meestel on vanemad naised. Teine näide on inimeste haardetugevuse ja käte tugevuse mõõtmiste registreerimine. Andmed on seotud, kuna mõlemad mõõtmised pärinevad ühelt inimeselt, kuid sõltumatud, kuna kasutatakse erinevaid lihaseid. Koostate paljude inimeste andmeid korrelatsiooni näitamiseks: suurema haardetugevusega inimestel on suurem käte tugevus.
Mitmemõõtmeline analüüs uurib mitut muutujat, et näha, kas üks või mitu neist ennustavad teatud tulemust. Ennustavad muutujad on sõltumatud muutujad ja tulemus on sõltuv muutuja. Muutujad võivad olla pidevad, see tähendab, et neil võib olla väärtuste vahemik või need võivad olla dihhotoomsed, see tähendab, et nad esindavad vastust jah või ei küsimusele. Mitmekordne regressioonanalüüs on levinum meetod, mida kasutatakse mitmemõõtmelises analüüsis andmekogumite vaheliste seoste leidmiseks. Teised hõlmavad logistilist regressiooni ja mitmemõõtmelist dispersioonanalüüsi.
Mitmemõõtmelist analüüsi kasutasid teadlased 2009. aasta Journal of Pediatrics uuringus, et uurida, kas see on negatiivne elusündmused, perekeskkond, perevägivald, meediavägivald ja depressioon ennustavad noorte agressiooni ja kiusamine. Sel juhul negatiivsed elusündmused, perekeskkond, perevägivald, meediavägivald ja depressioon olid sõltumatud ennustajad ja agressioon ja kiusamine olid sõltuvad tulemused muutujad. Iga lapse ennustavate muutujate määramiseks anti küsimustikud üle 600 katsealusele, kelle keskmine vanus oli 12 aastat. Uuringu käigus määrati ka iga lapse tulemuse muutujad. Andmekogumi uurimiseks kasutati mitut regressioonivõrrandit ja struktuurvõrrandi modelleerimist. Leiti, et noorte agressiivsust ennustavad kõige tugevamalt negatiivsed elusündmused ja depressioon.