多変量解析（たへんりょうかいせき）複数の変数（項目、属性、次元数）を持つデータ（多変量データ）を利用し、その変数間の相互の関係性をとらえるために使われる統計的手法の総称。重回帰分析や判別分析、正準相関分析、主成分・因子分析、クラスター分析、多次元尺度法、フェース分析、数量化分析、コンジョイント分析などの手法がある。 複雑なデータが持つ傾向や特徴を“要約”したり、結果に影響する相関関係を明らかにして“原因発見”や“推定・予測”を行ったり、あるいは因果関係のモデル化などに有効である。 変数とデータ（レコード、サンプル）の数が多くなると計算量も爆発的に増えるため、コンピュータの利用が必須となる。逆に、コンピュータの発展・普及により、科学技術分野をはじめ、産業界でも商品開発や品質管理、マーケティングなど、広い範囲で利用されるようになっている。
