多変量解析

統計学において、複数の独立変数（説明変数）からなる多変量データを統計的に扱う手法のことを多変量解析といい、多くの情報（変数に関するデータ）の因果関係を探索したり、集約化することで関連性を明らかにすることができます。

アプローチ手法は、１）予測の手法、２）要約の手法、に大別することができます。

予測の手法

• 重回帰分析
• ロジスティック回帰分析
• 判別分析
• 数量化Ⅰ類
• 数量化Ⅱ類

など

要約の手法

• 主成分分析
• 因子分析
• クラスター分析
• コレスポンデンス分析
• 数量化Ⅲ類
• 数量化Ⅳ類
• MDS
• コンジョイント分析
• 共分散構造分析

など

多変量解析により、データ間の見えていなかった関連性を明らかにします。