Univariate og multivariate representerer to tilnærminger til statistisk analyse. Univariate innebærer analyse av en enkelt variabel mens multivariat analyse undersøker to eller flere variabler. De fleste multivariate analyser involverer en avhengig variabel og flere uavhengige variabler. De fleste univariate analyser legger vekt på beskrivelse mens multivariate metoder legger vekt på hypotesetesting og forklaring. Selv om univariate og multivariate er forskjellige i funksjon og kompleksitet, deler de to metodene for statistisk analyse likheter også.
Selv om multivariate statistiske metoder fremhever korrelasjon og forklaring i stedet for beskrivelse, forskere innen næringsliv, utdanning og samfunnsvitenskap kan bruke univariate og multivariate metoder for beskrivende formål. Analytikere kan beregne beskrivende tiltak, for eksempel frekvenser, middel og standardavvik for å oppsummere en enkelt variabel, slik som score på Scholastic Aptitude Test (SAT), kan de utdype denne univariate analysen ved å vise SAT-score i et kryss tabell som viser gjennomsnittlige SAT-poeng og standardavvik etter demografiske variabler, for eksempel kjønn og etnisitet studenter testet.
Selv om de fleste virkelige undersøkelser undersøker virkningen av flere uavhengige variabler på en avhengig variabel, er mange multivariate teknikker, som lineær regresjon, kan brukes på en univariat måte, og undersøke effekten av en enkelt uavhengig variabel på en avhengig variabel. Noen forskere kaller denne bivariate analysen, mens andre kaller den univariate på grunn av tilstedeværelsen av bare en uavhengig variabel. Noen innledende statistikk- og økonometri-kurs introduserer studentene for regresjon ved å undervise i univariate teknikker. For eksempel kan en statsviter som undersøker velgerdeltakelse studere effekten av en enkelt uavhengig variabel, for eksempel alder, på en persons sannsynlighet for å stemme. En multivariat tilnærming vil i mellomtiden undersøke ikke bare alder, men også inntekt, partitilhørighet, utdanning, kjønn, etnisitet og andre variabler.
Hvis statistiske forskere vil at analysene deres skal ha noen innvirkning på beslutninger og politikker, må de presentere resultatene på en måte som beslutningstakere kan forstå dem. Dette betyr ofte å presentere resultater i skriftlige rapporter som bruker tabeller og diagrammer, for eksempel søylediagrammer, linjediagrammer og sektordiagrammer. Heldigvis kan forskere presentere resultatene av univariate og multivariate analyser ved hjelp av disse visuelle teknikkene. Å vise resultater i et forståelig format er spesielt viktig i multivariate analyser på grunn av den større kompleksiteten til disse teknikkene.
Kanskje den største likheten mellom univariate og multivariate statistiske teknikker er at begge er viktige for å forstå og analysere omfattende statistiske data. Univariat analyse fungerer som en forløper for multivariat analyse og at kunnskap om førstnevnte er nødvendig for å forstå sistnevnte. Statistiske programmer som SPSS anerkjenner denne gjensidig avhengigheten, og viser beskrivende statistikk, slik som midler og standardavvik, i resultatene av multivariate teknikker, for eksempel regresjonsanalyse.
