『多変量解析プチ講座』の記事



『多変量解析』という用語の意味と手法についてかんたんに解説しています。多変量解析はPCソフトやエクセル機能によって行われ、経営などの業務予測や現状分析に役立つ統計学です。

『多変量解析』という言葉を聞いたことはありますか？あまり耳慣れない言葉ですが、統計学においてはごく一般的に用いられる解析手法です。まず、”解析”とは数学の一分野で、変化する”量”を微分や積分を用いることによって、統一的に研究することです（すでに混乱しそうですね）。では、”多変量”とはいったいなんのことなのでしょう。

【『多変量解析』の前に・・・】

『”多”変量解析』という言葉に対して、『”単”変量解析』という言葉が存在します。”多”と”単”は相反する言葉ですね。ではまず、『”単”変量解析』について触れてみましょう。

たとえば、《年齢》・《老化》というデータがあるとします。これを数値化し、表にするのは簡単です。学校で教わったような、関数表が出来上がるイメージです。これが『”単”変量解析』です。

次に、《年齢》・《老化》というデータに、さらに《病気》・《性別》という2データが加わるとします。すると全部で、《年齢》・《老化》・《病気》・《性別》の合計4データとなります。このデータ数の”多”い解析が『”多”変量解析』です。仮にこれらのデータが1000人分あったとすると、大変な量のデータとなりますね。

『多変量解析』とは、これらの大量データすべてを一挙に解析することなのです。つまり、人間の力だけでは到底、多変量解析の作業は不可能で、PCプログラムなどを駆使せねばなりません。

【どうやって多変量解析するの？】

1000人もの”多変量”データがあるとなると、解析するのにどこから手をつけてよいのかわからなくなってしまいますね。そこでまずは、《年齢》・《老化》・《病気》・《性別》の4データがそれぞれで互いに関係・共通（＝相関）している情報を取り出すのです。たとえば、「年齢が高い人ほど病気の割合が高い」、「病気の人ほど老化が早い」といった具合です。このように、相関しあっているデータの情報を利用し、数式化して解析を進めていくのです。
※この方法は多変量解析の中でもとくに”主成分分析”と呼び、代表的な解析手法のひとつです。

その他の多変量解析手法としては、”クラスター分析”、”重回帰分析”、”フェース分析”などが挙げられます。多変量解析では、目的に応じてこれらの手法を使い分けます。

【多変量解析はどこで役に立つ？】

経営などの業務における将来予測や現状分析、仮説などに役立っています。多変量解析によって膨大なデータの特徴を理解することができ、問題点などを分析・発見しやすくなります。多変量解析はPCで行うので、解析用ソフトやエクセル機能を使うとかんたんに解析できます。