Ühe- ja mitmemõõtmeline esindavad statistilise analüüsi kahte lähenemisviisi. Ühemuutuja hõlmab ühe muutuja analüüsi, samal ajal kui mitmemõõtmeline analüüs uurib kahte või enamat muutujat. Enamik mitmemõõtmelist analüüsi hõlmab sõltuvat muutujat ja mitut sõltumatut muutujat. Enamik ühemõõtmelisi analüüse rõhutab kirjeldust, mitmemõõtmelised meetodid aga hüpoteeside testimist ja selgitamist. Ehkki ühemõõtmeline ja mitmemõõtmeline erinevad funktsioonide ja keerukuse poolest, on statistilise analüüsi kahel meetodil sarnasusi ka ühiselt.
Kuigi mitmemõõtmelised statistilised meetodid rõhutavad pigem korrelatsiooni ja selgitust kui kirjeldust, ettevõtluse, hariduse ja sotsiaalteaduste teadlased saavad kasutada ühe- ja mitmemõõtmelisi meetodeid kirjeldavad eesmärgid. Analüütikud võivad ühe muutuja kokkuvõtmiseks arvutada kirjeldavaid mõõtmeid, nagu sagedused, keskmised ja standardhälbed Skolastilise sobivuse testi (SAT) skooridena saavad nad seda ühemõõtmelist analüüsi süvendada, kuvades SAT-skoori ristil tabel, mis näitab keskmisi SAT-skoore ja standardhälbeid demograafiliste muutujate järgi, nagu näiteks soo ja etniline kuuluvus õpilased testisid.
Ehkki enamikus reaalsetes uuringutes uuritakse mitme sõltumatu muutuja mõju sõltuvale muutujale, on paljud mitmemõõtmelised tehnikaid, näiteks lineaarset regressiooni, saab kasutada ühemõõtmelisena, uurides ühe sõltumatu muutuja mõju sõltuv muutuja. Mõned teadlased nimetavad seda kahemõõtmelist analüüsi, teised aga ühemõõtmelist, kuna on olemas ainult üks sõltumatu muutuja. Mõni sissejuhatav statistika ja ökonomeetria kursus tutvustab õpilastele regressiooni, õpetades ühemõõtmelisi tehnikaid. Näiteks võib valijate osalemist uuriv politoloog uurida ühe sõltumatu muutuja, näiteks vanuse, mõju inimese hääletamise tõenäosusele. Mitmemõõtmeline lähenemine uuriks vahepeal mitte ainult vanust, vaid ka sissetulekut, erakondlikku kuuluvust, haridust, sugu, rahvust ja muid muutujaid.
Kui statistikateadlased soovivad, et nende analüüsid mõjutaksid otsuseid ja poliitikat, peavad nad esitama oma tulemused viisil, et otsustajad saaksid neist aru. See tähendab sageli tulemuste esitamist kirjalikes aruannetes, mis kasutavad tabeleid ja diagramme, näiteks tulpdiagramme, joondiagramme ja sektordiagramme. Õnneks saavad teadlased nende visuaalsete tehnikate abil esitada ühe- ja mitmemõõtmeliste analüüside tulemusi. Tulemuste kuvamine arusaadavas vormingus on mitmemõõtmelises analüüsis eriti oluline, kuna need tehnikad on keerukamad.
Võib-olla kõige suurem sarnasus ühemõõtmeliste ja mitmemõõtmeliste statistiliste meetodite vahel on see, et mõlemad on olulised ulatuslike statistiliste andmete mõistmiseks ja analüüsimiseks. Ühemõõtmeline analüüs toimib mitmemõõtmelise analüüsi eelkäijana ja et esimese mõistmine on teise mõistmiseks vajalik. Statistilised tarkvaraprogrammid, näiteks SPSS, tunnustavad seda vastastikust sõltuvust, kuvades kirjeldavat statistikat, nagu keskmised ja standardhälbed mitmemõõtmeliste tehnikate, näiteks regressioonanalüüsi tulemustes.