Univariée et multivariée représentent deux approches de l'analyse statistique. Univariée implique l'analyse d'une seule variable tandis que l'analyse multivariée examine deux ou plusieurs variables. La plupart des analyses multivariées impliquent une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes. La plupart des analyses univariées mettent l'accent sur la description, tandis que les méthodes multivariées mettent l'accent sur les tests d'hypothèses et l'explication. Bien que univariée et multivariée diffèrent en fonction et en complexité, les deux méthodes d'analyse statistique partagent également des similitudes.
Bien que les méthodes statistiques multivariées mettent l'accent sur la corrélation et l'explication plutôt que sur la description, les chercheurs en affaires, en éducation et en sciences sociales peuvent utiliser des méthodes univariées et multivariées pour fins descriptives. Les analystes peuvent calculer des mesures descriptives, telles que des fréquences, des moyennes et des écarts types pour résumer une seule variable, comme en tant que scores au Scholastic Aptitude Test (SAT), ils peuvent approfondir cette analyse univariée en affichant les scores SAT en croix tableau qui affiche les scores SAT moyens et les écarts types par variables démographiques, telles que le sexe et l'origine ethnique du élèves testés.
Bien que la plupart des recherches dans le monde réel examinent l'impact de plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante, de nombreuses techniques, telles que la régression linéaire, peuvent être utilisées de manière univariée, en examinant l'effet d'une seule variable indépendante sur un variable dépendante. Certains chercheurs appellent cette analyse bivariée tandis que d'autres l'appellent univariée en raison de la présence d'une seule variable indépendante. Certains cours d'introduction à la statistique et à l'économétrie initient les étudiants à la régression en enseignant des techniques univariées. Par exemple, un politologue examinant la participation électorale pourrait étudier l'effet d'une seule variable indépendante, comme l'âge, sur la probabilité qu'une personne vote. Une approche multivariée, quant à elle, examinerait non seulement l'âge, mais aussi le revenu, l'affiliation à un parti, l'éducation, le sexe, l'origine ethnique et d'autres variables.
Si les chercheurs en statistique veulent que leurs analyses aient un impact sur les décisions et les politiques, ils doivent présenter leurs résultats de manière à ce que les décideurs puissent les comprendre. Cela signifie souvent présenter les résultats dans des rapports écrits qui utilisent des tableaux et des graphiques, tels que des graphiques à barres, des graphiques linéaires et des camemberts. Heureusement, les chercheurs peuvent présenter les résultats d'analyses univariées et multivariées à l'aide de ces techniques visuelles. L'affichage des résultats dans un format compréhensible est particulièrement important dans l'analyse multivariée en raison de la plus grande complexité de ces techniques.
La plus grande similitude entre les techniques statistiques univariées et multivariées est peut-être que les deux sont importantes pour comprendre et analyser de nombreuses données statistiques. L'analyse univariée agit comme un précurseur de l'analyse multivariée et qu'une connaissance de la première est nécessaire pour comprendre la seconde. Les logiciels de statistiques tels que SPSS reconnaissent cette interdépendance en affichant des statistiques descriptives, telles que les moyennes et les écarts types, dans les résultats de techniques multivariées, telles que l'analyse de régression.