エントリでは単回帰分析の基礎と限界について書きました。単回帰分析は、着目ピークがマトリクスからの影響を多く受ける場合、良好な検量線が得られないことがあります。つの変数を使って回帰直線を作成する分析方法でした。多変量回帰分析では複数の変数から回帰直線を作成します。ここで言う変数とは、特定の波数における吸光度を意味します。個もの変数を持っていることになります。多変量という言葉がぴったりですね。このような非常に多くの変数を統計的に解析して、標準物質の濃度水準(=検量線の横軸)に最も適合する新しい縦軸の変数を作り出します。個の変数から濃度変化に関係のない変数を省いたり、濃度変化の傾向が同じような変数をまとめるなどして変数を削減していくのです。つの新しい変数に落とし込みます。この新しい変数への落とし込みのことを“モデル化“と呼びます。モデル化によって得られた新しい変数と濃度の関係を示したグラフが、多変量回帰分析における検量線です。多変量回帰分析には単変量回帰分析と比べて、1ピークの波数条件を決める必要がない、2ピークが複雑に重なっていても定量できる。3複数成分を一度に定量できる。つの大きなメリットがあります。1については、解析範囲をノイズ成分の含まない任意の端数範囲に限定した方が良い結果が得られることもあります。特徴とメリットを図にまとめました。一口に多変量回帰分析といっても、種類がいくつかあります。