多変量解析とは？手順や分析手法をわかりやすく解説【2024年最新版】

多変量解析とは、複数のデータ同士の関連性を解析する統計的な分析手法の総称です。多変量解析はビジネスの現場でもよく利用されています。この記事では、マーケティングやデータ分析など、さまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、「多変量解析とは？」という疑問にお答えします。分析の種類なども解説するので、ぜひご覧ください。

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はじめに、多変量解析とは何か、多変量解析でできることを紹介します。

多変量解析は、特定の分析手法を指す言葉ではありません。多変量解析とは、回帰分析やクラスター分析などのさまざまな統計的手法を用いて、複数のデータ同士の関連性を解析する手法の総称です。複雑な事象の説明や、将来起こり得る事象の予測などに用いられます。

多変量解析はビジネスの現場でも幅広く利用されており、マーケティング業務に欠かせないスキルです。多変量解析は市場調査やターゲティング、新商品の企画など、さまざまな場面で活用できます。解析に用いる手法によっては、高度な数学の知識を求められる場合もありますが、分析手法によって自力で実施することも可能です。

多変量解析を実施すれば将来を予測したり、大量のデータを要約できたりします。多変量解析で予測・要約できる事象の例は以下のとおりです。

・既存店舗の売り上げデータにもとづく新店舗の売り上げ予測
・他社のアフターサポートのサービス内容を調査して、自社に欠けているサービスを要約

多変量解析を理解すれば、質の高い分析・調査を実施できます。

多変量解析では、扱うデータと目的に合わせて分析手法を選択する必要があります。そのため、データの種類を理解しておくことが重要です。多変量解析で用いられるデータの種類や具体例をご紹介しましょう。

量的データとは数値化できるデータで、間隔尺度と比例尺度の2種類に分類できます。

・比例尺度
比例尺度とは、絶対原点（基準点）からの比率に意味があるデータのことです。価格や労働時間など、数値が倍になればデータも倍になったと判断できるデータを指します。

・間隔尺度
間隔尺度とは、同じ単位で測定した数値同士の差に意味があるデータのことです。西暦や温度のような比率に意味がないデータは、間隔尺度に分類されます。

質的データとは、数値化できないデータです。質的データは順序尺度と名義尺度の2種類に分類されます。

・順序尺度
順序尺度とは学年や順位など、数値の大小や順序に意味があるデータです。ただし、データ同士の間隔が必ずしも等しいわけではありません。

・名義尺度
名義尺度とは性別や居住地など、データを分類するために設定される尺度です。内容が同じデータには、同一の数値を割り振ります。名義尺度では、数値の大小や順序に意味はありません。

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多変量解析では、収集したデータをいくつかの段階に分けて解析します。解析作業に取りかかる前に目的・用途など、何のために多変量解析を実施するのか明確にしておきましょう。多変量解析の手順を解説します。

多変量解析に用いるデータを収集するための調査を実施します。事前にどのような調査を実施して、最終的にどのような形式で分析結果を利用するのか調査や分析の内容を設計しておきましょう。データを収集したら解析に使用するデータを選択します。解析に必要な数値が欠損しているデータや重複しているデータは解析する前に取り除いておきましょう。

つづいて、1つの変数を分析する単変量解析を実施します。例えば、将来的な健康状態を予測する場合、体重や体脂肪率、血圧などのデータが必要です。単変量解析では、各データを個別に処理します。極端な値のデータや異常・測定ミスであると考えられるデータを抽出し、不要な場合は除外しましょう。

2変量解析では、単変量解析で処理した2種類のデータを用いて、データの分布や相関の度合を解析します。データの分布を確認する際は、クロス集計や散布図などを用いるケースが多いです。分布を確認し、ほかのデータから大きく乖離している外れ値を見つけ出します。データ間の相関の度合は、Excelなどで相関係数を算出してチェックしましょう。

2変量解析が完了したら、多変量解析に取りかかります。2変量解析までのデータ処理は、Excelなどの表計算ソフトで対応できるケースも多いです。しかし、多変量解析では複雑な処理を行うため、専用の分析ソフトを使用するケースも少なくありません。多変量解析では、「JMP」や「SPSS」などの統計解析ソフトがよく用いられます。

一口に多変量解析といっても、さまざまな手法があります。よく用いられる分析方法を目的別にご紹介しましょう。

何かを予測する際によく用いられる手法は以下のとおりです。

・重回帰分析
1つの変数を複数のデータをもとに予測する分析方法。個別の評価項目の結果をもとに総合的な評価を予測したいときに用いられる手法です。商品単価や立地などをもとに店舗の顧客満足度を予測するときなどに活用できます。1種類のデータをもとに予測する場合は回帰分析と呼ばれます。

・判別分析
量的データをもとに質的データを予測する手法です。健康診断の結果をもとに、特定の病気になる可能性を予測するときなどに用いられます。

・コンジョイント分析
ユーザーが商品やサービスを評価する際にどの属性に着目しているのかを知りたいときに有効な手法です。商品を要素に分解してユーザーに各項目を評価してもらいます。

要約を目的に多変量解析する際によく用いられる代表的な手法をご紹介します。

・クラスター分析
性質ごとにデータをグルーピングして、データの性質を要約する手法です。自社の客層を把握したいときなどに用いられます。

・因子分析
複数の変数に共通する因子を分析する手法です。新商品が売れた・売れなかった背景的要因を分析したいときなどに用いられます。

・主成分分析
変数が多すぎで概要がわかりにくい複雑な事象を少ない変数に要約する分析手法です。自社商品の口コミなどを、カテゴリー分けして要約するときなどに用いられます。

・多次元尺度構成法
データ同士の類似性を距離で表した図を作成する分析手法。市場における自社商品と競合商品の立ち位置を比較したいときなどに有効な手法です。

多変量解析に慣れていない場合、外れ値を除外すべきかどうか迷うこともあるでしょう。多変量解析には、専門的な知識や経験が求められる場面も少なくありません。自社のビジネスに有用なデータを得るには、目的に合わせて調査内容を設計することが重要です。

適切に解析を実施できなければ、精度の低い解析結果にもとづいてビジネスの判断を下すことに。質の高いデータを得たい方は、マーケティングリサーチ会社への依頼も視野に入れておくことをおすすめします。

多変量解析の概要や手順、分析手法について解説しました。多変量解析は、手間のかかる分析手法です。「多変量解析を実施したいが人手が足りない」という方は外注も検討しましょう。

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