多変量解析

多変量解析とは複数の変数をもとにしたデータを統計的に扱う手法のことです。さまざまな数値的データから、そこにある傾向を分析しようとする科学的な考え方です。主成分分析、因子分析、クラスター分析などの方法が代表的です。多変量解析を使うと、例えばテストの成績の傾向を分析したいような場合に性別、科目別の点数、過去の成績、塾へ通っている回数、放課後の遊び方…など多くの数値をもとに、週に２回以上塾通いする子は国語の成績が良いだとか、放課後に外で遊ぶことの多い子供は算数の成績が良い、といった傾向を導き出すことができるのです。

多変量解析のフリーソフト

多変量解析はたくさんの数値の平均値や関数を必要としますので手計算では難しいのですが、コンピュータなら簡単に行うことができます。多変量解析ソフトへのニーズは高く、エクセルを使ったフリーソフトも出ています。とはいってもコンピュータが行えるのは数値を計算するところまでで、計算結果から何を読み取るかという最も重要な部分は人間にしか行うことはできません。

多変量解析の入門書や通信講座

多変量解析についての書籍も数多く存在します。入門書や様々な実例や事例を紹介したものなど実に幅広く、多変量解析への関心の高さを感じます。また書籍だけで理解するのは難解だと思う方へは、多変量解析法の講座もあり通信教育で学ぶこともできるのです。このような近頃の多変量解析への関心の高さは、様々な事柄の傾向やトレンドを知りたいという欲求からくるものなのかもしれません。