Univariat dan multivariat mewakili dua pendekatan untuk analisis statistik. Univariat melibatkan analisis variabel tunggal sementara analisis multivariat memeriksa dua atau lebih variabel. Kebanyakan analisis multivariat melibatkan variabel dependen dan beberapa variabel independen. Kebanyakan analisis univariat menekankan deskripsi sedangkan metode multivariat menekankan pengujian hipotesis dan penjelasan. Meskipun univariat dan multivariat berbeda dalam fungsi dan kompleksitas, kedua metode analisis statistik juga memiliki kesamaan.
Meskipun metode statistik multivariat menekankan korelasi dan penjelasan daripada deskripsi, peneliti dalam bisnis, pendidikan dan ilmu-ilmu sosial dapat menggunakan metode univariat dan multivariat untuk tujuan deskriptif. Analis dapat menghitung ukuran deskriptif, seperti frekuensi, rata-rata dan standar deviasi untuk meringkas variabel tunggal, seperti: sebagai skor pada Scholastic Aptitude Test (SAT), mereka dapat memperdalam analisis univariat ini dengan menampilkan skor SAT secara silang tabulasi yang menampilkan skor SAT rata-rata dan deviasi standar berdasarkan variabel demografis, seperti jenis kelamin dan etnis siswa diuji.
Meskipun sebagian besar penelitian dunia nyata meneliti dampak dari beberapa variabel independen pada variabel dependen, banyak multivariat teknik, seperti regresi linier, dapat digunakan secara univariat, menguji pengaruh satu variabel independen pada variabel tak bebas. Beberapa peneliti menyebutnya analisis bivariat sementara yang lain menyebutnya univariat karena hanya ada satu variabel independen. Beberapa kursus pengantar statistik dan ekonometrika memperkenalkan siswa pada regresi dengan mengajarkan teknik univariat. Misalnya, seorang ilmuwan politik yang meneliti partisipasi pemilih mungkin mempelajari pengaruh satu variabel independen, seperti usia, pada kemungkinan seseorang untuk memilih. Pendekatan multivariat, sementara itu, akan memeriksa tidak hanya usia, tetapi juga pendapatan, afiliasi partai, pendidikan, jenis kelamin, etnis dan variabel lainnya.
Jika peneliti statistik ingin analisis mereka berdampak pada keputusan dan kebijakan, mereka harus mempresentasikan hasil mereka dengan cara yang dapat dipahami oleh pengambil keputusan. Ini sering berarti menyajikan hasil dalam laporan tertulis yang menggunakan tabel dan diagram, seperti grafik batang, diagram garis, dan diagram lingkaran. Untungnya, peneliti dapat menyajikan hasil analisis univariat dan multivariat menggunakan teknik visual ini. Menampilkan hasil dalam format yang dapat dimengerti sangat penting dalam analisis multivariat karena kompleksitas yang lebih besar dari teknik ini.
Mungkin kesamaan terbesar antara teknik statistik univariat dan multivariat adalah bahwa keduanya penting untuk memahami dan menganalisis data statistik yang luas. Analisis univariat bertindak sebagai pendahulu untuk analisis multivariat dan bahwa pengetahuan tentang yang pertama diperlukan untuk memahami yang terakhir. Program perangkat lunak statistik seperti SPSS mengenali saling ketergantungan ini, menampilkan statistik deskriptif, seperti mean dan standar deviasi, dalam hasil teknik multivariat, seperti analisis regresi.