Univariat in multivariat predstavljata dva pristopa k statistični analizi. Univariate vključuje analizo ene spremenljivke, medtem ko multivariatna analiza preučuje dve ali več spremenljivk. Večina multivariatnih analiz vključuje odvisne spremenljivke in več neodvisnih spremenljivk. Večina univariatnih analiz poudarja opis, medtem ko multivariatne metode poudarjajo preverjanje in razlago hipotez. Čeprav se univariatna in multivariatna razlikujeta po funkciji in zapletenosti, imata obe metodi statistične analize podobnosti.
Čeprav multivariatne statistične metode poudarjajo korelacijo in razlago kot opis, raziskovalci v gospodarstvu, šolstvu in družboslovju lahko uporabljajo univariatne in multivariatne metode za opisne namene. Analitiki lahko izračunajo opisne ukrepe, kot so frekvence, srednja vrednost in standardni odkloni, da povzamejo eno spremenljivko, na primer kot rezultati na testu Scholastic Aptitude (SAT) lahko to poenoteno analizo poglobijo tako, da v navzkrižju prikažejo ocene SAT tabela, ki prikazuje povprečne ocene SAT in standardna odstopanja po demografskih spremenljivkah, kot sta spol in narodnost študentje testirali.
Čeprav večina resničnih raziskav preučuje vpliv več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko, jih je veliko multivariatnih tehnike, kot je linearna regresija, lahko uporabimo na enovarijanten način in preučimo učinek ene neodvisne spremenljivke na odvisna spremenljivka. Nekateri raziskovalci imenujejo to bivariatno analizo, drugi pa zaradi spremembe samo ene neodvisne spremenljivke. Nekateri uvodni tečaji statistike in ekonometrije učijo študente v regresijo s poučevanjem univariatnih tehnik. Na primer, politolog, ki preučuje udeležbo volivcev, lahko preuči učinek ene neodvisne spremenljivke, kot je starost, na verjetnost osebe, da voli. Multivariatni pristop medtem ne bi preučeval le starosti, temveč tudi dohodek, pripadnost stranki, izobrazbo, spol, narodnost in druge spremenljivke.
Če statistični raziskovalci želijo, da njihove analize vplivajo na odločitve in politike, morajo svoje rezultate predstaviti tako, da jih bodo nosilci odločanja lahko razumeli. To pogosto pomeni predstavitev rezultatov v pisnih poročilih, ki uporabljajo tabele in diagrame, kot so stolpčni grafi, vrstni in tortni diagrami. Na srečo lahko raziskovalci z uporabo teh vizualnih tehnik predstavijo rezultate univariatnih in multivariatnih analiz. Prikaz rezultatov v razumljivi obliki je še posebej pomemben pri multivariatni analizi zaradi večje zapletenosti teh tehnik.
Morda je največja podobnost med enovariacijskimi in multivariatnimi statističnimi tehnikami v tem, da sta obe pomembni za razumevanje in analizo obsežnih statističnih podatkov. Univariatna analiza deluje kot predhodnica multivariatne analize in da je za razumevanje slednje potrebno znanje prve. Statistični programi, kot je SPSS, prepoznajo to soodvisnost in prikazujejo opisno statistiko, kot so povprečna sredstva in standardna odstopanja pri rezultatih multivariatnih tehnik, kot je regresijska analiza.