Univariate și multivariate reprezintă două abordări ale analizei statistice. Univariata implică analiza unei singure variabile în timp ce analiza multivariată examinează două sau mai multe variabile. Majoritatea analizelor multivariate implică o variabilă dependentă și mai multe variabile independente. Majoritatea analizelor univariate subliniază descrierea, în timp ce metodele multivariate pun accentul pe testarea și explicația ipotezelor. Deși univariate și multivariate diferă în funcție și complexitate, cele două metode de analiză statistică împărtășesc și asemănări.
Deși metodele statistice multivariate subliniază mai degrabă corelația și explicația decât descrierea, cercetătorii în afaceri, educație și științele sociale pot folosi metode univariate și multivariate pentru scopuri descriptive. Analiștii pot calcula măsuri descriptive, cum ar fi frecvențe, medii și abateri standard pentru a rezuma o singură variabilă ca scoruri la testul de aptitudine scolastică (SAT), pot aprofunda această analiză univariată afișând scorurile SAT într-o cruce tabelare care afișează scorurile SAT medii și abaterile standard în funcție de variabilele demografice, cum ar fi sexul și etnia studenții testați.
Deși majoritatea cercetărilor din lumea reală examinează impactul mai multor variabile independente asupra unei variabile dependente, multe sunt multivariate tehnici, cum ar fi regresia liniară, pot fi utilizate într-un mod univariat, examinând efectul unei singure variabile independente asupra unei variabilă dependentă. Unii cercetători numesc această analiză bivariantă, în timp ce alții o numesc univariată din cauza prezenței unei singure variabile independente. Unele cursuri introductive de statistică și econometrie introduc studenții în regresie prin predarea tehnicilor univariate. De exemplu, un politolog care examinează participarea alegătorilor ar putea studia efectul unei singure variabile independente, cum ar fi vârsta, asupra probabilității unei persoane de a vota. Între timp, o abordare multivariată ar examina nu numai vârsta, ci și venitul, apartenența la partid, educația, sexul, etnia și alte variabile.
Dacă cercetătorii statistici doresc ca analizele lor să aibă vreun impact asupra deciziilor și politicilor, trebuie să prezinte rezultatele într-un mod în care factorii de decizie să le poată înțelege. Aceasta înseamnă adesea prezentarea rezultatelor în rapoarte scrise care utilizează tabele și diagrame, cum ar fi grafice cu bare, diagrame liniare și diagrame. Din fericire, cercetătorii pot prezenta rezultatele analizelor univariate și multivariate folosind aceste tehnici vizuale. Afișarea rezultatelor într-un format ușor de înțeles este deosebit de importantă în analiza multivariată din cauza complexității mai mari a acestor tehnici.
Poate că cea mai mare similitudine între tehnicile statistice univariate și multivariate este că ambele sunt importante pentru înțelegerea și analiza datelor statistice extinse. Analiza univariată acționează ca un precursor al analizei multivariate și că o cunoaștere a primei este necesară pentru înțelegerea celei din urmă. Programele software statistice precum SPSS recunosc această interdependență, afișând statistici descriptive, cum ar fi mijloacele și abaterile standard, în rezultatele tehnicilor multivariate, cum ar fi analiza de regresie.