यूनीवेरिएट और मल्टीवेरिएट सांख्यिकीय विश्लेषण के दो दृष्टिकोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यूनीवेरिएट में एकल चर का विश्लेषण शामिल है जबकि बहुभिन्नरूपी विश्लेषण दो या दो से अधिक चरों की जांच करता है। अधिकांश बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में एक आश्रित चर और कई स्वतंत्र चर शामिल होते हैं। अधिकांश अविभाजित विश्लेषण विवरण पर जोर देते हैं जबकि बहुभिन्नरूपी तरीके परिकल्पना परीक्षण और स्पष्टीकरण पर जोर देते हैं। यद्यपि अविभाज्य और बहुभिन्नरूपी कार्य और जटिलता में भिन्न हैं, सांख्यिकीय विश्लेषण के दो तरीके समानताएं भी साझा करते हैं।
हालांकि बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय विधियां विवरण के बजाय सहसंबंध और स्पष्टीकरण पर जोर देती हैं, व्यवसाय, शिक्षा और सामाजिक विज्ञान के शोधकर्ता इसके लिए अविभाज्य और बहुभिन्नरूपी विधियों का उपयोग कर सकते हैं: वर्णनात्मक उद्देश्य। विश्लेषक वर्णनात्मक उपायों की गणना कर सकते हैं, जैसे कि आवृत्तियां, साधन और मानक विचलन एक चर को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए, जैसे स्कॉलैस्टिक एप्टीट्यूड टेस्ट (सैट) के स्कोर के रूप में, वे एक क्रॉस में सैट स्कोर प्रदर्शित करके इस अविभाज्य विश्लेषण को गहरा कर सकते हैं सारणीकरण जो औसत SAT स्कोर और जनसांख्यिकीय चरों द्वारा मानक विचलन प्रदर्शित करता है, जैसे कि लिंग और जातीयता छात्रों का परीक्षण किया।
हालांकि अधिकांश वास्तविक दुनिया के शोध एक आश्रित चर पर कई स्वतंत्र चर के प्रभाव की जांच करते हैं, कई बहुभिन्नरूपी तकनीकों, जैसे कि रैखिक प्रतिगमन, का उपयोग एक अविभाज्य तरीके से किया जा सकता है, जो एक स्वतंत्र चर के प्रभाव की जांच करता है। निर्भर चर। कुछ शोधकर्ता इस द्विचर विश्लेषण को कहते हैं जबकि अन्य केवल एक स्वतंत्र चर की उपस्थिति के कारण इसे अविभाज्य कहते हैं। कुछ परिचयात्मक सांख्यिकी और अर्थमिति पाठ्यक्रम छात्रों को अविभाज्य तकनीकों को पढ़ाकर प्रतिगमन से परिचित कराते हैं। उदाहरण के लिए, मतदाता भागीदारी की जांच करने वाला एक राजनीतिक वैज्ञानिक किसी व्यक्ति के वोट देने की संभावना पर एक स्वतंत्र चर, जैसे उम्र, के प्रभाव का अध्ययन कर सकता है। एक बहुभिन्नरूपी दृष्टिकोण, इस बीच, न केवल उम्र, बल्कि आय, पार्टी संबद्धता, शिक्षा, लिंग, जातीयता और अन्य चर की भी जांच करेगा।
यदि सांख्यिकीय शोधकर्ता चाहते हैं कि उनके विश्लेषणों का निर्णयों और नीतियों पर कोई प्रभाव पड़े, तो उन्हें अपने परिणामों को इस तरह प्रस्तुत करना चाहिए कि निर्णय लेने वाले उन्हें समझ सकें। इसका अर्थ अक्सर लिखित रिपोर्टों में परिणाम प्रस्तुत करना होता है जो तालिकाओं और चार्टों का उपयोग करते हैं, जैसे कि बार ग्राफ़, लाइन चार्ट और पाई चार्ट। सौभाग्य से, शोधकर्ता इन दृश्य तकनीकों का उपयोग करके अविभाज्य और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के परिणाम प्रस्तुत कर सकते हैं। इन तकनीकों की अधिक जटिलता के कारण बहुभिन्नरूपी विश्लेषण में परिणामों को समझने योग्य प्रारूप में प्रदर्शित करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
शायद अविभाज्य और बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीकों के बीच सबसे बड़ी समानता यह है कि दोनों व्यापक सांख्यिकीय डेटा को समझने और उनका विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। यूनीवेरिएट विश्लेषण बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के अग्रदूत के रूप में कार्य करता है और यह कि पूर्व का ज्ञान बाद वाले को समझने के लिए आवश्यक है। सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर प्रोग्राम जैसे SPSS इस अन्योन्याश्रयता को पहचानते हैं, वर्णनात्मक आँकड़े प्रदर्शित करते हैं, जैसे कि साधन और मानक विचलन, बहुभिन्नरूपी तकनीकों के परिणामों में, जैसे प्रतिगमन विश्लेषण।