単変量と多変量は、統計分析への2つのアプローチを表しています。 単変量は単一の変数の分析を含み、多変量分析は2つ以上の変数を調べます。 ほとんどの多変量解析には、従属変数と複数の独立変数が含まれます。 ほとんどの単変量解析は説明を強調しますが、多変量メソッドは仮説検定と説明を強調します。 単変量と多変量は機能と複雑さが異なりますが、統計分析の2つの方法にも類似点があります。
多変量統計手法は、説明よりも相関と説明を強調しますが、 ビジネス、教育、社会科学の研究者は、単変量および多変量の方法を使用できます。 説明的な目的。 アナリストは、頻度、平均、標準偏差などの記述的尺度を計算して、次のような単一の変数を要約することができます。 Scholastic Aptitude Test（SAT）のスコアとして、SATスコアをクロスで表示することにより、この単変量分析を深めることができます。 の性別や民族性などの人口統計変数による平均SATスコアと標準偏差を表示する表 学生がテストしました。
ほとんどの実際の研究では、従属変数に対する複数の独立変数の影響を調べていますが、多くの多変量 線形回帰などの手法は、単変量の方法で使用でき、単一の独立変数が 従属変数。 この二変量解析を単変量と呼ぶ研究者もいれば、独立変数が1つしかないために単変量と呼ぶ研究者もいます。 いくつかの入門的な統計学と計量経済学のコースは、単変量のテクニックを教えることによって学生に回帰を紹介します。 たとえば、有権者の参加を調査している政治学者は、年齢などの単一の独立変数が人の投票の可能性に与える影響を調査する場合があります。 一方、多変量アプローチでは、年齢だけでなく、収入、政党の所属、教育、性別、民族性、その他の変数も調べます。
統計研究者が分析を意思決定やポリシーに影響を与えることを望む場合、意思決定者が理解できる方法で結果を提示する必要があります。 これは多くの場合、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどの表やグラフを使用するレポートで結果を表示することを意味します。 幸いなことに、研究者はこれらの視覚的手法を使用して単変量および多変量解析の結果を提示できます。 これらの手法は非常に複雑であるため、多変量解析では、結果をわかりやすい形式で表示することが特に重要です。
おそらく、単変量統計手法と多変量統計手法の最大の類似点は、両方が広範な統計データを理解および分析するために重要であるということです。 単変量解析は多変量解析の前兆として機能し、後者を理解するには前者の知識が必要です。 SPSSなどの統計ソフトウェアプログラムは、この相互依存性を認識し、記述統計を表示します。 回帰分析などの多変量手法の結果における平均や標準偏差など。