いうのは一つの手法の名前ではなく、複数の独立変数や従属変数がある場合の統計解析全般を指す言葉です。変数の種類や数によってさまざまな統計学的解析手法が存在しますが、どういうときにどれを使えば良いのかはなかなか自分の頭の整理がつかないため、わかりやすい説明をまとめておきたいと思います。多変量解析の手法としてどれを選ぶかの基準として把握すべきことは、自分の持っているデータで、何が独立変数で何が従属変数と考えられるのか(もしくはそういう区別がないのか)、それらの変数の数はいくつあるのか、それらの変数の種類は「量的」(連続的に変化する量)か「質的」(カテゴリー分けしたもの)か、といったことです。いつもながらこの会社の説明は非常にわかりやすい。研究計画に多変量解析によりリスク因子を明らかにするなどと良く書かれていますが、多変量解析と一口にいってもいろいろな手法があります。どんなときにどんな手法を用いるべきなのか、知識を整理しておきたいと思います。それは、結果を表す「従属変数」が連続量か2値か生存曲線かで変わってきます。検索:まだデータがありません。糖分と糖類と糖質の違い。pageモバイルバージョンに。