Dvojrozmerné a viacrozmerné analýzy sú štatistické metódy na skúmanie vzťahov medzi vzorkami údajov. Bivariantná analýza skúma dva spárované súbory údajov a skúma, či medzi nimi existuje vzťah. Multivariačná analýza používa dve alebo viac premenných a analýzy, ktoré, ak existujú, korelujú s konkrétnym výsledkom. Cieľom v druhom prípade je určiť, ktoré premenné ovplyvňujú alebo spôsobujú výsledok.
Bivariantná analýza skúma vzťah medzi dvoma súbormi údajov s dvojicou pozorovaní odobratých z jednej vzorky alebo jednotlivca. Každá vzorka je však nezávislá. Údaje analyzujete pomocou nástrojov, ako sú t-testy a chí-kvadrát testy, aby ste zistili, či tieto dve skupiny dát navzájom súvisia. Ak sú premenné kvantitatívne, zvyčajne ich vykreslíte ako graf. Bivariantná analýza tiež skúma silu akejkoľvek korelácie.
Jedným z príkladov bivariantnej analýzy je výskumný tím, ktorý zaznamenáva vek manžela aj manželky v jednom manželstve. Tieto údaje sú spárované, pretože oba vekové skupiny pochádzajú z rovnakého manželstva, ale nezávislé, pretože vek jednej osoby nespôsobuje vek inej osoby. Dáta vykreslíte tak, aby ukazovali koreláciu: starší manželia majú staršie manželky. Druhým príkladom je zaznamenávanie meraní sily úchopu a sily paží jednotlivcov. Údaje sú spárované, pretože obe merania pochádzajú od jednej osoby, ale nezávislé, pretože sa používajú rôzne svaly. Zakresľujete údaje od mnohých jednotlivcov, aby ste preukázali koreláciu: ľudia s vyššou silou úchopu majú vyššiu silu paže.
Multivariačná analýza skúma niekoľko premenných, aby sa zistilo, či jedna alebo viac z nich predpovedá určitý výsledok. Prediktívne premenné sú nezávislé premenné a výsledkom je závislá premenná. Premenné môžu byť spojité, čo znamená, že môžu mať celý rad hodnôt, alebo môžu byť dichotomické, čo znamená, že predstavujú odpoveď na otázku typu áno alebo nie. Viacnásobná regresná analýza je najbežnejšou metódou používanou pri viacrozmernej analýze na nájdenie korelácií medzi množinami údajov. Medzi ďalšie patrí logistická regresia a viacrozmerná analýza odchýlky.
Viacrozmernú analýzu použili vedci v štúdii Journal of Pediatrics z roku 2009 na zisťovanie, či sú negatívne životné udalosti, rodinné prostredie, rodinné násilie, mediálne násilie a depresia sú prediktormi agresie mládeže a šikanovanie. V tomto prípade negatívne životné udalosti, rodinné prostredie, rodinné násilie, mediálne násilie a depresie boli nezávislé premenné prediktory a závislým výsledkom bola agresia a šikana premenné. Vyše 600 subjektov s priemerným vekom 12 rokov dostalo dotazníky na stanovenie predikčných premenných pre každé dieťa. Prieskum tiež určoval výstupné premenné pre každé dieťa. Na štúdium súboru údajov sa použilo viacnásobné regresné rovnice a modelovanie štruktúrnych rovníc. Zistilo sa, že najsilnejším prediktorom agresie mládeže sú negatívne životné udalosti a depresia.