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多変量解析（multivariate analysis）
◆総論
□「多変量解析とは、説明されるべき複数の間の関係を記述／推定する統計学上の手法の総称である。一般的には、被説明変数を1つしかとらない重回帰分析と区別される因子分析、主成分分析、クラスター分析などの方法をさすことが多い。厳密な因果関係の特定を目指す重回帰分析と違って、変数間の関連性について探索的に分析する際に利用されるものが多いが、構造方程式モデリングなど、因果関係の推定を射程に入れた総合的手法も存在する」（筒井［2012：860］）
□「多くの変数が複雑に関連しあっている場合、2変量を相互に組み合わせるだけでなく、それらの変量を同時に処理することが必要である。多変量解析とは、3個以上の変量についての統計的分析手法の総称である。コンピュータの普及にともなって、社会学においても一般的な分析手法となってきたが、量的なデータを扱う重回帰分析・パス解析・分散分析・共分散構造分析・因子分析・クラスター分析、質的なデータを扱う対数線形分析、数量化理論などがよく用いられる。多変量解析の基礎となっているのは、重回帰型の線形モデルである。その意味で、大半の手法は重回帰分析の変形とみなすことができる」（社会学小辞典［1997：419］）
▼文献
●――――、1997「多変量解析」濱嶋・竹内・石川編［1997：419］
●筒井淳也、2012「多変量解析」大澤・吉見・鷲田編集委員・見田編集顧問［2012：860］
■濱嶋朗・竹内郁郎・石川晃弘編、1997『社会学小辞典 新版』有斐閣.
■大澤真幸・吉見俊哉・鷲田清一編集委員・見田宗介編集顧問、2012『現代社会学事典』弘文堂.
▼関連
◆20130507, 0630*
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