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多変量解析（たへんりょうかいせき、英語：multivariate statistics）とは、複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法。主成分分析、因子分析、クラスター分析などがある。一般に、多変量解析を行うためには計算負荷が高く手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった。
近年では共分散構造分析（構造方程式モデリングとも言う）が普及してきている。一方、探索的多変量解析で総称される各種の手法がデータマイニングなどでよく使われるようになっている。
主な多変量解析 [編集]
