Univariate en multivariate vertegenwoordigen twee benaderingen van statistische analyse. Univariate omvat de analyse van een enkele variabele, terwijl multivariate analyse twee of meer variabelen onderzoekt. De meeste multivariate analyse omvat een afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke variabelen. De meeste univariate analyse legt de nadruk op beschrijving, terwijl multivariate methoden de nadruk leggen op het testen en verklaren van hypothesen. Hoewel univariate en multivariate verschillen in functie en complexiteit, hebben de twee methoden van statistische analyse ook overeenkomsten.
Hoewel multivariate statistische methoden de nadruk leggen op correlatie en verklaring in plaats van op beschrijving, onderzoekers in het bedrijfsleven, het onderwijs en de sociale wetenschappen kunnen univariate en multivariate methoden gebruiken voor: beschrijvende doeleinden. Analisten kunnen beschrijvende maten berekenen, zoals frequenties, gemiddelden en standaarddeviaties om een enkele variabele samen te vatten, zoals: als scores op de Scholastic Aptitude Test (SAT), kunnen ze deze univariate analyse verdiepen door SAT-scores in een kruis weer te geven tabel die de gemiddelde SAT-scores en standaarddeviaties weergeeft op basis van demografische variabelen, zoals het geslacht en de etniciteit van de studenten getest.
Hoewel het meeste praktijkonderzoek de impact van meerdere onafhankelijke variabelen op een afhankelijke variabele onderzoekt, zijn veel multivariate technieken, zoals lineaire regressie, kunnen op een univariate manier worden gebruikt, waarbij het effect van een enkele onafhankelijke variabele op een afhankelijke variabele. Sommige onderzoekers noemen deze bivariate analyse, terwijl anderen het univariate noemen vanwege de aanwezigheid van slechts één onafhankelijke variabele. Sommige inleidende cursussen statistiek en econometrie laten studenten kennismaken met regressie door univariate technieken aan te leren. Een politicoloog die kiezersparticipatie onderzoekt, kan bijvoorbeeld het effect bestuderen van een enkele onafhankelijke variabele, zoals leeftijd, op de kans dat iemand gaat stemmen. Een multivariate benadering zou ondertussen niet alleen leeftijd, maar ook inkomen, partijlidmaatschap, opleiding, geslacht, etniciteit en andere variabelen onderzoeken.
Als statistische onderzoekers willen dat hun analyses invloed hebben op beslissingen en beleid, moeten ze hun resultaten presenteren op een manier die besluitvormers ze kunnen begrijpen. Dit betekent vaak het presenteren van resultaten in schriftelijke rapporten waarin tabellen en grafieken worden gebruikt, zoals staafdiagrammen, lijndiagrammen en cirkeldiagrammen. Gelukkig kunnen onderzoekers met deze visuele technieken de resultaten van univariate en multivariate analyses presenteren. Het weergeven van resultaten in een begrijpelijk formaat is vooral belangrijk bij multivariate analyse vanwege de grotere complexiteit van deze technieken.
Misschien is de grootste overeenkomst tussen univariate en multivariate statistische technieken dat beide belangrijk zijn voor het begrijpen en analyseren van uitgebreide statistische gegevens. Univariate analyse fungeert als een voorloper van multivariate analyse en dat kennis van de eerste noodzakelijk is om de laatste te begrijpen. Statistische softwareprogramma's zoals SPSS herkennen deze onderlinge afhankelijkheid en tonen beschrijvende statistieken, zoals gemiddelden en standaarddeviaties, in de resultaten van multivariate technieken, zoals regressieanalyse.