多変量解析とは？
たへんりょうかいせき
多変量解析とは、複数の変数を同時に扱って変数間の関係やデータの構造を明らかにする統計的手法の総称です。
多変量解析（たへんりょうかいせき、Multivariate Analysis）は、二つ以上の変数（特徴量）を同時に分析することで、変数間の相互関係・データの構造・グループの違いなどを明らかにする統計手法の総称です。単一の変数を扱う一変量解析、二変数間の関係を扱う二変量解析と対比して用いられます。
多変量解析は目的に応じて多様な手法に分かれており、代表的なものは以下の通りです。
- 重回帰分析：複数の説明変数から目的変数を予測する（例：気温・曜日・時間帯から売上を予測）
- 主成分分析（PCA）：多数の変数を少数の主成分に圧縮してデータ構造を把握する
- クラスター分析：データを類似性に基づいていくつかのグループに分類する
- 判別分析：既知のグループを最もよく区別できる軸を求め、新しいデータを分類する
- 因子分析：観測変数の背後にある潜在的な共通因子を抽出する
活用分野は非常に広く、マーケティング（顧客セグメンテーション）・医療（疾患リスク予測）・社会科学（意識調査分析）・品質管理・機械学習の前処理など多岐にわたります。現代ではRやPython（pandas・scikit-learnなど）を用いて実施されることが多く、ビッグデータ時代においては特にその重要性が高まっています。前提となる知識として、相関・回帰・正規分布などの基礎統計の理解が求められます。
使い方・例文
「顧客の購買データを多変量解析にかけ、購入傾向の似たグループに分けた」というように、データ分析・マーケティング・学術研究の文脈で使われます。
この用語をシェア
最終更新: