Jednowymiarowe i wielowymiarowe reprezentują dwa podejścia do analizy statystycznej. Jednowymiarowa obejmuje analizę pojedynczej zmiennej, podczas gdy analiza wielowymiarowa bada dwie lub więcej zmiennych. Większość analiz wielowymiarowych obejmuje zmienną zależną i wiele zmiennych niezależnych. Większość jednowymiarowych analiz kładzie nacisk na opis, podczas gdy metody wielowymiarowe kładą nacisk na testowanie i wyjaśnianie hipotez. Chociaż metody jednowymiarowe i wielowymiarowe różnią się funkcją i złożonością, te dwie metody analizy statystycznej mają również podobieństwa.
Chociaż wielowymiarowe metody statystyczne kładą nacisk na korelację i wyjaśnienie, a nie opis, naukowcy zajmujący się biznesem, edukacją i naukami społecznymi mogą stosować metody jedno- i wielowymiarowe do: celów opisowych. Analitycy mogą obliczać miary opisowe, takie jak częstości, średnie i odchylenia standardowe, aby podsumować pojedynczą zmienną, taką jak jako wyniki w Scholastic Aptitude Test (SAT), mogą pogłębić tę jednowymiarową analizę, wyświetlając wyniki SAT w krzyżyku tabela przedstawiająca średnie wyniki SAT i odchylenia standardowe według zmiennych demograficznych, takich jak płeć i pochodzenie etniczne testowane przez uczniów.
Chociaż większość badań rzeczywistych analizuje wpływ wielu zmiennych niezależnych na zmienną zależną, wiele z nich jest wielowymiarowych techniki, takie jak regresja liniowa, mogą być stosowane w sposób jednowymiarowy, badając wpływ pojedynczej zmiennej niezależnej na zmienna zależna. Niektórzy badacze nazywają tę analizę dwuwymiarową, podczas gdy inni nazywają ją jednowymiarową ze względu na obecność tylko jednej zmiennej niezależnej. Niektóre kursy wprowadzające ze statystyki i ekonometrii wprowadzają uczniów w regresję poprzez nauczanie technik jednowymiarowych. Na przykład politolog badający udział wyborców może zbadać wpływ pojedynczej zmiennej niezależnej, takiej jak wiek, na prawdopodobieństwo oddania głosu przez daną osobę. Tymczasem podejście wielowymiarowe badałoby nie tylko wiek, ale także dochód, przynależność partyjną, wykształcenie, płeć, pochodzenie etniczne i inne zmienne.
Jeśli badacze statystyczni chcą, aby ich analizy miały jakikolwiek wpływ na decyzje i politykę, muszą przedstawiać swoje wyniki w taki sposób, aby decydenci mogli je zrozumieć. Często oznacza to przedstawianie wyników w pisemnych raportach wykorzystujących tabele i wykresy, takie jak wykresy słupkowe, wykresy liniowe i wykresy kołowe. Na szczęście naukowcy mogą przedstawić wyniki analiz jedno- i wielowymiarowych przy użyciu tych technik wizualnych. Wyświetlanie wyników w zrozumiałym formacie jest szczególnie ważne w analizie wielowymiarowej ze względu na większą złożoność tych technik.
Być może największym podobieństwem między jednowymiarowymi i wielowymiarowymi technikami statystycznymi jest to, że obie są ważne dla zrozumienia i analizy obszernych danych statystycznych. Analiza jednowymiarowa działa jako prekursor analizy wielowymiarowej, a znajomość pierwszej jest niezbędna do zrozumienia drugiej. Programy statystyczne, takie jak SPSS, rozpoznają tę współzależność, wyświetlając statystyki opisowe, takich jak średnie i odchylenia standardowe, w wynikach technik wielowymiarowych, takich jak analiza regresji.