多變量分析

多變量統計分析（），簡稱多變量分析，又称多元统计分析，為統計學的一支，常用於管理科學、社會科學和生命科學等领域。

多變量分析的基礎是多變量統計，也就是同時／一次觀察與分析超過一個變數。多變量分析一般用於一個實驗中有多個測量結果時，探討資料彼此之間的關聯性或是釐清資料的結構。分類大致如下：

 常態多變量分布理論與模型
 研究與測量變數之間的關係
 多維度機率計算
 探討資料構造與模式

常見分析方法
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
因素分析（Factor Analysis）
判別分析（Discriminant Analysis）
聚类分析（Cluster Analysis）
典型相關分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）
結構方程式模式（Structural Equation Model, SEM）
線性結構相關模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 為SEM成員
 Multivariate hypothesis testing
降維（Dimensionality reduction）
 結構發現（Latent structure discovery）
 多變量回歸分析（Multivariate regression analysis）
統計分類（Classification and discrimination analysis）
變量選擇（Variable selection）
多維標度縮放（Multidimensional Scaling）
資料挖掘（Data mining）

常用工具
由於多變量分析方法需要複雜且大量的計算，常須借助電腦，常用的軟體或程式語言如下：
SAS
SPSS
Statistica
NCSS (statistical software）
Unscrambler® X
SIMCA
Python語言
R語言
MATLAB
參考資料

參見