多変量解析(たへんりょうかいせき、: multivariate analysis)や多変量統計(たへんりょうとうけい、: multivariate statistics)とは、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。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

各学問分野での利用編集

人文地理学編集

人文地理学では、地域分析において多変量解析が重要な手法となる[1]。1950年代後半以降、計量地理学の理論を構築していくうえで多変量解析が利用されていった[2]。特にブライアン・ベリー地理行列を考案し、多変量解析を利用した地域分析をすすめていった[2]

人文地理学では、重回帰分析による地域間の連結性の把握、主成分分析による都市の内部構造の分析、因子分析クラスター分析による因子生態・機能地域等質地域の分析などが行われる[3]

脚注編集

参考文献編集

  • 村山祐司・駒木伸比古『新版 地域分析』古今書院、2013年。ISBN 978-4-7722-5272-0