ตัวแปรเดียวและหลายตัวแปรแสดงสองวิธีในการวิเคราะห์ทางสถิติ Univariate เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวในขณะที่การวิเคราะห์หลายตัวแปรจะตรวจสอบตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป การวิเคราะห์หลายตัวแปรส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับตัวแปรตามและตัวแปรอิสระหลายตัว การวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียวส่วนใหญ่จะเน้นที่คำอธิบาย ในขณะที่วิธีการแบบหลายตัวแปรจะเน้นการทดสอบสมมติฐานและคำอธิบาย แม้ว่าตัวแปรเดียวและหลายตัวแปรจะต่างกันในหน้าที่และความซับซ้อน แต่วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติทั้งสองวิธีก็มีความคล้ายคลึงกันเช่นกัน
แม้ว่าวิธีการทางสถิติหลายตัวแปรจะเน้นความสัมพันธ์และการอธิบายมากกว่าคำอธิบาย นักวิจัยในธุรกิจ การศึกษา และสังคมศาสตร์สามารถใช้วิธีการที่ไม่แปรผันและหลายตัวแปรสำหรับ วัตถุประสงค์ในการอธิบาย นักวิเคราะห์อาจคำนวณการวัดเชิงพรรณนา เช่น ความถี่ ค่าเฉลี่ย และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่อสรุปตัวแปรเดียว เช่น เป็นคะแนนในการทดสอบความถนัดทางวิชาการ (SAT) พวกเขาสามารถเจาะลึกการวิเคราะห์ที่ไม่แปรผันนี้ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นโดยแสดงคะแนน SAT ในการข้าม ตารางที่แสดงคะแนนเฉลี่ย SAT และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานตามตัวแปรทางประชากรศาสตร์ เช่น เพศและเชื้อชาติของ นักเรียนทดสอบ
แม้ว่าการวิจัยในโลกแห่งความเป็นจริงส่วนใหญ่จะตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรอิสระหลายตัวต่อตัวแปรตาม แต่หลายตัวแปร เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้น สามารถใช้ในลักษณะที่ไม่มีตัวแปร ตรวจสอบผลกระทบของตัวแปรอิสระตัวเดียวบน ตัวแปรตาม นักวิจัยบางคนเรียกการวิเคราะห์สองตัวแปรนี้ในขณะที่คนอื่นเรียกมันว่าไม่แปรผันเนื่องจากมีตัวแปรอิสระเพียงตัวเดียว สถิติเบื้องต้นและหลักสูตรเศรษฐมิติแนะนำนักเรียนให้รู้จักการถดถอยโดยการสอนเทคนิคที่ไม่แปรผัน ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์ทางการเมืองที่ตรวจสอบการมีส่วนร่วมของผู้มีสิทธิเลือกตั้งอาจศึกษาผลกระทบของตัวแปรอิสระเพียงตัวเดียว เช่น อายุ ต่อแนวโน้มของบุคคลที่จะลงคะแนนเสียง ในขณะเดียวกัน วิธีการแบบพหุตัวแปรจะตรวจสอบไม่เฉพาะอายุเท่านั้น แต่ยังตรวจสอบรายได้ สังกัดพรรค การศึกษา เพศ ชาติพันธุ์ และตัวแปรอื่นๆ ด้วย
หากนักวิจัยทางสถิติต้องการให้การวิเคราะห์ของพวกเขามีผลกระทบต่อการตัดสินใจและนโยบาย พวกเขาต้องนำเสนอผลลัพธ์ในลักษณะที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเข้าใจได้ ซึ่งมักจะหมายถึงการนำเสนอผลลัพธ์ในรายงานที่เป็นลายลักษณ์อักษรซึ่งใช้ตารางและแผนภูมิ เช่น กราฟแท่ง แผนภูมิเส้น และแผนภูมิวงกลม โชคดีที่นักวิจัยสามารถนำเสนอผลลัพธ์ของการวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียวและหลายตัวแปรโดยใช้เทคนิคการมองเห็นเหล่านี้ การแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบที่เข้าใจได้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการวิเคราะห์หลายตัวแปร เนื่องจากเทคนิคเหล่านี้มีความซับซ้อนมากขึ้น
บางทีความคล้ายคลึงกันมากที่สุดระหว่างเทคนิคทางสถิติแบบตัวแปรเดียวและหลายตัวแปรก็คือ ทั้งสองส่วนมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่ครอบคลุม การวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียวทำหน้าที่เป็นสารตั้งต้นของการวิเคราะห์หลายตัวแปรและความรู้ในอดีตนั้นจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจหลัง โปรแกรมซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS รับรู้ถึงการพึ่งพาอาศัยกันนี้ โดยแสดงสถิติเชิงพรรณนา เช่นค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานในผลลัพธ์ของเทคนิคพหุตัวแปร เช่น การวิเคราะห์การถดถอย