Одномерный и многомерный представляют два подхода к статистическому анализу. Одномерный включает анализ одной переменной, тогда как многомерный анализ исследует две или более переменных. Большинство многомерного анализа включает зависимую переменную и несколько независимых переменных. В большинстве одномерных анализов делается упор на описание, в то время как многомерные методы делают упор на проверку гипотез и объяснение. Хотя одномерные и многомерные различаются по функциям и сложности, эти два метода статистического анализа также имеют общие черты.
Хотя многомерные статистические методы делают упор на корреляцию и объяснение, а не на описание, исследователи в области бизнеса, образования и социальных наук могут использовать одномерные и многомерные методы для описательные цели. Аналитики могут рассчитывать описательные меры, такие как частоты, средние и стандартные отклонения, чтобы суммировать одну переменную, например в качестве результатов теста на школьные способности (SAT) они могут углубить этот одномерный анализ, отображая результаты SAT крестиком. таблица, которая отображает средние баллы SAT и стандартные отклонения по демографическим переменным, таким как пол и этническая принадлежность студенты протестированы.
Хотя в большинстве реальных исследований изучается влияние нескольких независимых переменных на зависимую переменную, многие многомерные методы, такие как линейная регрессия, могут использоваться в одномерном порядке, исследуя влияние одной независимой переменной на зависимая переменная. Некоторые исследователи называют это двумерным анализом, в то время как другие называют его одномерным из-за наличия только одной независимой переменной. Некоторые вводные курсы по статистике и эконометрике знакомят студентов с регрессией, обучая одномерным методам. Например, политолог, изучающий участие избирателей, может изучить влияние одной независимой переменной, такой как возраст, на вероятность того, что человек проголосует. Между тем, при многомерном подходе будет изучаться не только возраст, но и доход, партийная принадлежность, образование, пол, этническая принадлежность и другие переменные.
Если исследователи-статистики хотят, чтобы их анализ оказал какое-либо влияние на решения и политику, они должны представлять свои результаты таким образом, чтобы лица, принимающие решения, могли их понять. Это часто означает представление результатов в письменных отчетах, в которых используются таблицы и диаграммы, такие как гистограммы, линейные диаграммы и круговые диаграммы. К счастью, исследователи могут представить результаты одномерного и многомерного анализа, используя эти визуальные методы. Отображение результатов в понятном формате особенно важно при многомерном анализе из-за большей сложности этих методов.
Возможно, наибольшее сходство между одномерными и многомерными статистическими методами состоит в том, что оба они важны для понимания и анализа обширных статистических данных. Одномерный анализ действует как предшественник многомерного анализа, и знание первого необходимо для понимания второго. Статистические программы, такие как SPSS, распознают эту взаимозависимость, отображая описательную статистику, такие как средние и стандартные отклонения в результатах многомерных методов, таких как регрессионный анализ.