Univariato e multivariato rappresentano due approcci all'analisi statistica. L'univariato implica l'analisi di una singola variabile mentre l'analisi multivariata esamina due o più variabili. La maggior parte dell'analisi multivariata coinvolge una variabile dipendente e più variabili indipendenti. La maggior parte dell'analisi univariata enfatizza la descrizione mentre i metodi multivariati enfatizzano la verifica e la spiegazione delle ipotesi. Sebbene univariato e multivariato differiscano per funzione e complessità, anche i due metodi di analisi statistica condividono somiglianze.
Sebbene i metodi statistici multivariati enfatizzino la correlazione e la spiegazione piuttosto che la descrizione, i ricercatori in economia, istruzione e scienze sociali possono utilizzare metodi univariati e multivariati per multi scopi descrittivi. Gli analisti possono calcolare misure descrittive, come frequenze, medie e deviazioni standard per riassumere una singola variabile, come come punteggi del test attitudinale scolastico (SAT), possono approfondire questa analisi univariata visualizzando i punteggi SAT in una croce tabulazione che mostra i punteggi SAT medi e le deviazioni standard per variabili demografiche, come il genere e l'etnia del studenti testati.
Sebbene la maggior parte della ricerca nel mondo reale esamini l'impatto di più variabili indipendenti su una variabile dipendente, molte multivariate tecniche, come la regressione lineare, possono essere utilizzate in maniera univariata, esaminando l'effetto di una singola variabile indipendente su un variabile dipendente. Alcuni ricercatori chiamano questa analisi bivariata mentre altri la chiamano univariata a causa della presenza di una sola variabile indipendente. Alcuni corsi introduttivi di statistica ed econometria introducono gli studenti alla regressione insegnando tecniche univariate. Ad esempio, uno scienziato politico che esamina la partecipazione degli elettori potrebbe studiare l'effetto di una singola variabile indipendente, come l'età, sulla probabilità di votare di una persona. Un approccio multivariato, nel frattempo, esaminerebbe non solo l'età, ma anche il reddito, l'appartenenza a un partito, l'istruzione, il genere, l'etnia e altre variabili.
Se i ricercatori statistici vogliono che le loro analisi abbiano un impatto su decisioni e politiche, devono presentare i loro risultati in modo che i responsabili delle decisioni possano capirli. Questo spesso significa presentare i risultati in report scritti che utilizzano tabelle e grafici, come grafici a barre, grafici a linee e grafici a torta. Fortunatamente, i ricercatori possono presentare i risultati delle analisi univariate e multivariate utilizzando queste tecniche visive. La visualizzazione dei risultati in un formato comprensibile è particolarmente importante nell'analisi multivariata a causa della maggiore complessità di queste tecniche.
Forse la più grande somiglianza tra le tecniche statistiche univariate e multivariate è che entrambe sono importanti per comprendere e analizzare dati statistici estesi. L'analisi univariata funge da precursore dell'analisi multivariata e la conoscenza della prima è necessaria per comprendere la seconda. I programmi software statistici come SPSS riconoscono questa interdipendenza, visualizzando statistiche descrittive, come medie e deviazioni standard, nei risultati di tecniche multivariate, come l'analisi di regressione.