Однофакторність та багатофакторність представляють два підходи до статистичного аналізу. Одновимірний включає аналіз однієї змінної, тоді як багатовимірний аналіз вивчає дві або більше змінних. Більшість багатовимірних аналізів включає залежну змінну та множину незалежних змінних. Більшість одновимірних аналізів наголошує на описі, тоді як багатовимірні методи підкреслюють перевірку та пояснення гіпотез. Незважаючи на те, що однофакторні та багатофакторні відрізняються за функцією та складністю, два методи статистичного аналізу також мають подібність.
Хоча багатовимірні статистичні методи наголошують на кореляції та поясненні, а не на описі, дослідники в галузі бізнесу, освіти та соціальних наук можуть використовувати одновимірні та багатовимірні методи для описові цілі. Аналітики можуть обчислювати описові міри, такі як частоти, середні значення та стандартні відхилення, щоб підсумувати одну змінну, таку як як оцінки на тесті схоластичної придатності (SAT), вони можуть поглибити цей одновимірний аналіз, відображаючи оцінки SAT у хресті Таблиця, яка відображає середні бали SAT та стандартні відхилення за демографічними змінними, такими як стать та етнічна приналежність студенти тестували.
Хоча більшість реальних досліджень досліджують вплив багатьох незалежних змінних на залежну змінну, багато з них є багатоваріантними такі методи, як лінійна регресія, можуть бути використані одноваріантно, досліджуючи вплив однієї незалежної змінної на залежна змінна. Деякі дослідники називають це двовимірним аналізом, тоді як інші називають його одновимірним через наявність лише однієї незалежної змінної. Деякі вступні курси статистики та економетрики знайомлять студентів з регресією, викладаючи одновимірну техніку. Наприклад, політолог, що вивчає участь виборців, може вивчити вплив однієї незалежної змінної, наприклад, віку, на ймовірність того, що людина проголосує. Тим часом багатоваріантний підхід вивчав би не лише вік, але й доходи, партійну приналежність, освіту, стать, етнічну приналежність та інші змінні.
Якщо дослідники статистики хочуть, щоб їх аналіз мав якийсь вплив на рішення та політику, вони повинні представити свої результати таким чином, щоб ті, хто приймає рішення, могли їх зрозуміти. Це часто означає представлення результатів у письмових звітах, у яких використовуються таблиці та діаграми, такі як гістограми, лінійні діаграми та секторні діаграми. На щастя, дослідники можуть представити результати одновимірного та багатовимірного аналізу, використовуючи ці візуальні методи. Відображення результатів у зрозумілому форматі особливо важливо при багатовимірному аналізі через більшу складність цих методів.
Мабуть, найбільша подібність між однофакторними та багатовимірними статистичними методами полягає в тому, що обидва вони важливі для розуміння та аналізу великих статистичних даних. Однофакторний аналіз виступає попередником багатовимірного аналізу, і що знання першого необхідне для розуміння другого. Статистичні програми, такі як SPSS, визнають цю взаємозалежність, відображаючи описову статистику, такі як середні значення та стандартні відхилення, у результатах багатовимірних методів, таких як регресійний аналіз.