Yksi- ja monimuuttuja edustavat kahta lähestymistapaa tilastolliseen analyysiin. Yksimuuttuja sisältää yhden muuttujan analysoinnin, kun taas monimuuttuja-analyysi tutkii kahta tai useampaa muuttujaa. Useimmat monimuuttujaanalyysit sisältävät riippuvan muuttujan ja useita itsenäisiä muuttujia. Useimmat yksimuuttuja-analyysit korostavat kuvausta, kun taas monimuuttujamenetelmät korostavat hypoteesien testausta ja selitystä. Vaikka yksi- ja monimuuttujat eroavat toiminnaltaan ja monimutkaisuudeltaan, molemmilla tilastollisen analyysin menetelmillä on myös yhtäläisyyksiä.
Vaikka monivaiheisissa tilastollisissa menetelmissä korostetaan korrelaatiota ja selitystä kuvauksen sijasta, liiketalouden, koulutuksen ja yhteiskuntatieteiden tutkijat voivat käyttää yhden ja monen muuttujan menetelmiä kuvaileviin tarkoituksiin. Analyytikot voivat laskea kuvaavia mittoja, kuten taajuudet, keskiarvot ja keskihajonnat, tiivistää yhden muuttujan Scholastic Aptitude Testin (SAT) pisteinä ne voivat syventää tätä muuttujaanalyysiä näyttämällä SAT-pisteet ristissä taulukko, joka näyttää keskimääräiset SAT-pisteet ja keskihajonnat demografisten muuttujien, kuten sukupuolen ja etnisen alkuperän, mukaan opiskelijat testasivat.
Vaikka useimmat reaalimaailman tutkimukset tutkivat useiden itsenäisten muuttujien vaikutuksia riippuvaisiin muuttujiin, monet monivaihtelevat tekniikoita, kuten lineaarista regressiota, voidaan käyttää yksimuuttujaisesti, kun tutkitaan yksittäisen riippumattoman muuttujan vaikutusta riippuva muuttuja. Jotkut tutkijat kutsuvat tätä kaksimuuttujaanalyysiksi, kun taas toiset kutsuvat sitä muuttujaksi vain yhden riippumattoman muuttujan vuoksi. Jotkut johdantotilastot ja ekonometrian kurssit tutustuttavat regressiota opettamalla yksimuuttujatekniikoita. Esimerkiksi äänestäjien osallistumista tutkiva politologi voi tutkia yksittäisen riippumattoman muuttujan, kuten iän, vaikutusta henkilön äänestystodennäköisyyteen. Monimuuttujainen lähestymistapa puolestaan tarkastelee paitsi ikää myös tuloja, puoluekuulemista, koulutusta, sukupuolta, etnisyyttä ja muita muuttujia.
Jos tilastotutkijat haluavat, että analyyseillä on mitään vaikutusta päätöksiin ja toimintalinjoihin, heidän on esitettävä tulokset tavalla, joka päätöksentekijöille on ymmärrettävissä. Tämä tarkoittaa usein tulosten esittämistä kirjallisissa raporteissa, joissa käytetään taulukoita ja kaavioita, kuten pylväskaavioita, viivakaavioita ja ympyräkaavioita. Onneksi tutkijat voivat esittää yksi- ja monimuuttujaanalyysien tuloksia käyttämällä näitä visuaalisia tekniikoita. Tulosten näyttäminen ymmärrettävässä muodossa on erityisen tärkeää monimuuttujaanalyysissä näiden tekniikoiden monimutkaisuuden vuoksi.
Ehkä suurin ero yhtäläisten ja muuttujien tilastotekniikoiden välillä on se, että molemmat ovat tärkeitä kattavan tilastotiedon ymmärtämiseksi ja analysoimiseksi. Yksimuuttujaanalyysi toimii edeltäjänä monimuuttujaanalyysille ja että edellisen tuntemus on välttämätöntä jälkimmäisen ymmärtämiseksi. Tilastolliset ohjelmistot, kuten SPSS, tunnistavat tämän keskinäisen riippuvuuden näyttämällä kuvaavia tilastoja, kuten keskiarvot ja keskihajonnat, monivaiheisten tekniikoiden, kuten regressioanalyysin, tuloksissa.