多元统计分析最短距离法_多元统计分析（11个常见的多变量分析方法）

多元统计分析(11个常见的多变量分析方法)在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance，MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling)，以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

01、多变量方差分析

MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法，依照研究者所操作自变量的个数，可以分为单因素(一个自变量)或多因素(两个以上自变量)MANOVA。进行多变量方差分析时，自变量必须是离散的定类或定序变量，而因变量则必须是定距以上层次的变量。

02、主成分分析

主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关，以建构变量间的总体性指标(overall indicators)。当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标，达到资料缩减(data reduction)的功能。进行主成分分析时ÿ