単変量解析と多変量解析について教えていただけますか。

　多変量分析（単変量分析も含めて）は変量間の関係（相関）であるとか、主要要因を特定したり、被測定点の分類（グループ化）などを行うもので、相関分析、主成分分析、因子分析、クラスター分析などの手法があります。

例えば、被測定点が野球の選手だとすると選手の評価をする場合の打率、出場試合数、打点数、得点、安打数、本塁打数、打点、出塁率、・・・が変量になります。その場合、これらの変量の間の相関を計算したり、チームへの貢献度の大きい要因を多変量から特定するような主成分分析をしたり、選手をこれらの多変量の値の分布からタイプ別に分類したりするクラスター分析をしたりすることができます。

そこで変量が多数あるのでなく、単一なのが単変量解析です。この野球選手の評価の場合を考えれば、選手の評価をいわば打率だけでやってみようというようなものです。単変量では相関も主要因も問題にならないので、選手のタイプ別のためのクラスター化と言っても、打率のいい順に選手を並べた場合、打率の一番いいグループに入るのは誰と誰、次にいいグループに入るのは更に誰と誰といった単一のものさしでのグループ分けするという単純なことになります。

逆に言えば、多変量解析は単変量解析を多変量に拡張したものであり、単変量の場合に比べてより意味のある複雑な解析ができます。