Univariantné a multivariačné predstavujú dva prístupy k štatistickej analýze. Univariate zahŕňa analýzu jednej premennej, zatiaľ čo multivariantná analýza skúma dve alebo viac premenných. Väčšina viacrozmerných analýz zahŕňa závislú premennú a viac nezávislých premenných. Väčšina jednorozmerných analýz kladie dôraz na opis, zatiaľ čo viacrozmerné metódy kladú dôraz na testovanie a vysvetlenie hypotéz. Aj keď sa jednorozmerné a viacrozmerné líšia funkciou a zložitosťou, obidve metódy štatistickej analýzy majú tiež spoločné podobnosti.
Aj keď viacrozmerné štatistické metódy zdôrazňujú skôr koreláciu a vysvetlenie ako popis, výskumní pracovníci v podnikaní, vzdelávaní a spoločenských vedách môžu používať univariantné a multivariačné metódy pre popisné účely. Analytici môžu vypočítať popisné miery, ako sú frekvencie, priemery a štandardné odchýlky, aby zhrnuli jednu premennú ako skóre v Scholastic Aptitude Test (SAT), môžu prehĺbiť túto jednorozmernú analýzu zobrazením skóre SAT krížom tabuľka, ktorá zobrazuje priemerné skóre SAT a štandardné odchýlky podľa demografických premenných, ako sú pohlavie a etnická príslušnosť k testovaní študenti.
Aj keď väčšina výskumov v reálnom svete skúma vplyv viacerých nezávislých premenných na závislú premennú, mnohé sú rôzne techniky, ako je lineárna regresia, sa môžu použiť univariantným spôsobom a skúmať vplyv jednej nezávislej premennej na závislá premenná. Niektorí vedci nazývajú túto dvojrozmernú analýzu, zatiaľ čo iní ju nazývajú jednorozmernou kvôli prítomnosti iba jednej nezávislej premennej. Niektoré úvodné kurzy štatistiky a ekonometrie uvádzajú študentov do regresie výučbou jednorozmerných techník. Napríklad politológ, ktorý skúma účasť voličov, by mohol študovať vplyv jednej nezávislej premennej, napríklad veku, na pravdepodobnosť voliť. Multivariačný prístup by medzitým skúmal nielen vek, ale aj príjem, stranícku príslušnosť, vzdelanie, pohlavie, etnickú príslušnosť a ďalšie premenné.
Ak štatistickí výskumníci chcú, aby ich analýzy mali akýkoľvek vplyv na rozhodnutia a politiky, musia prezentovať svoje výsledky spôsobom, ktorý im umožní tvorcom rozhodnutí porozumieť. To často znamená prezentovať výsledky v písomných správach, ktoré používajú tabuľky a grafy, ako sú stĺpcové grafy, spojnicové a koláčové grafy. Našťastie môžu výskumníci pomocou týchto vizuálnych techník prezentovať výsledky jednorozmerných a viacrozmerných analýz. Zobrazenie výsledkov v zrozumiteľnom formáte je obzvlášť dôležité pri multivariačnej analýze z dôvodu väčšej zložitosti týchto techník.
Asi najväčšou podobnosťou medzi jednorozmernými a viacrozmernými štatistickými technikami je to, že obe sú dôležité pre pochopenie a analýzu rozsiahlych štatistických údajov. Univariantná analýza funguje ako predchodca multivariantnej analýzy a pre pochopenie druhej je nevyhnutná znalosť prvej. Štatistické softvérové programy ako SPSS rozpoznávajú túto vzájomnú závislosť a zobrazujú popisné štatistiky, ako sú prostriedky a štandardné odchýlky vo výsledkoch viacrozmerných techník, ako je napríklad regresná analýza.