📘 多変量解析とは？
日々の生活やビジネスの中で、私たちは「たくさんの情報」に囲まれています。
たとえば人のデータを見ても、「年齢」「身長」「体重」「血圧」「運動習慣」など、ひとつの物事にもいろんな側面（変数）がありますよね。
こうした「たくさんの変数があるデータ」をただ眺めているだけでは、本当に重要な特徴や隠れた関係性は見えてきません。
そこで活躍するのが 「多変量解析」 という考え方です。
多変量解析の目的は、主に次の3つに分類できますが、ここでは具体例やたとえを交えて詳しく解説します。
① データの構造をつかむ（パターンを見つける）
🧠 例：たくさんのテスト科目の点数から「学力タイプ」を見つけたい
- 英語、数学、理科、社会…などの点数があったとき、それぞれの点数をバラバラに見るのは大変です。
- そこで、「この人は文系っぽい」「理系に強い」など、共通のパターンを見つけて少ない軸で要約します。
🧰 使う手法：
- 主成分分析（多い変数を少ない「軸」にまとめる）
- 因子分析（見えない“性格”のような要因を推定する）
🍱 イメージ例：
ごちゃごちゃしたお弁当の中から、「和風系」「洋風系」みたいなざっくりした分類を見つけるようなものです。
② グループに分ける（分類・セグメント化）
👥 例：お客様の購買データから「タイプ別の客層」を分けたい
- ある人はお菓子をよく買う、別の人はお酒を中心に買う。
- こういう情報をもとに、「この人たちは似ている！」とグループ分けができるとマーケティングに使えます。
🧰 使う手法：
- クラスター分析（似た者同士でグループ化）
- 判別分析（分類ルールの作成）
🍱 イメージ例：
コンビニのお客さんを「学生っぽい」「サラリーマンぽい」「主婦っぽい」などに分けて商品配置を考えるようなイメージです。
③ 予測する（未来を見通す）
🔮 例：生活習慣から「将来の病気リスク」を予測したい
- 年齢、体重、血圧、運動習慣などのデータを使って「この人は高血圧になりやすいかも？」と予測できます。
🧰 使う手法：
- 重回帰分析（複数の変数から結果を予測）
- 判別分析（AかBかに分類）
🍱 イメージ例：
天気予報のように、過去のデータをもとに「明日は雨が降るかな？」と予測する感覚です。
🧭 まとめると・・・
| 目的 | 何がしたい？ | たとえ | 代表的な手法 |
|---|---|---|---|
| 構造をつかむ | 多すぎる情報を整理したい | ごちゃごちゃの荷物を「3つのカバン」に分ける | 主成分分析・因子分析 |
| 分ける | 似た者同士をまとめたい | コンビニ客を「学生」「サラリーマン」に分類 | クラスター分析・判別分析 |
| 予測する | 入力から結果を知りたい | 生活習慣から病気を予測、気温から明日の天気を予測 | 重回帰分析・判別分析 |
このように、「構造を知る・分ける・予測する」という3つの目的を頭に入れておくと、多変量解析の活用方法がイメージしやすくなります。
🧩 代表的な多変量解析の種類
ここでよく使われる手法をざっくり紹介します。
| 手法名 | 何をする？ | 例えると… |
|---|---|---|
| 主成分分析 | 多すぎる変数を要約する | 散らかった荷物を「大」「中」「小」にまとめる感じ |
| クラスター分析 | データをグループ分けする | 動物を「草食」「肉食」で分ける感じ |
| 重回帰分析 | いろんな変数から結果を予測する | 天気・湿度・気圧から「雨が降る確率」を予測する感じ |
| 判別分析 | データを分類するルールを作る | 犯人かどうかを決める推理のようなもの |
| 因子分析 | 背景にある見えない要因を探る | テストの点数の裏にある「やる気」「理解度」などを探す感じ |
✏️ まとめ
- 多変量解析は「いろんな変数をまとめて分析する」方法！
- 情報が多い現代では必須のスキル
- データの特徴をつかむ、分ける、予測する…いろんな目的で使える！
