多元变量分析

多元变量统计分析（英语：Multivariate Statistical Analysis），简称多元变量分析，又称多元统计分析，为统计学的一支，常用于管理科学、社会科学和生命科学等领域。

多元变量分析的基础是多元变量统计，也就是同时／一次观察与分析超过一个变数。多元变量分析一般用于一个实验中有多个测量结果时，探讨资料彼此之间的关联性或是厘清资料的结构。分类大致如下：^[1]

常见分析方法

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
因素分析（Factor Analysis）
判别分析（Discriminant Analysis）
聚类分析（Cluster Analysis）
典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）
结构方程式模式（Structural Equation Model, SEM）
- 线性结构相关模式（Linear Structure Relation, LISREL）- 为SEM成员
Multivariate hypothesis testing
降维（Dimensionality reduction）
结构发现（Latent structure discovery）
多变量回归分析（Multivariate regression analysis）
统计分类（Classification and discrimination analysis）
变量选择（Variable selection）
多维标度缩放（Multidimensional Scaling）
资料挖掘（Data mining）

由于多元变量分析方法需要复杂且大量的计算，常须借助电脑，常用的软件或编程语言如下：

^ Olkin, I.; Sampson, A. R., Multivariate Analysis: Overview, Smelser, Neil J.; Baltes, Paul B. (编), International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, Pergamon: 10240–10247, 2001-01-01 [2019-09-02], ISBN 9780080430768, （原始内容存档于2020-05-03）

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