---

一変量解析と多変量解析の違いを徹底解説！データ分析を分かりやすく理解しよう

データ分析の世界には、一変量解析と多変量解析という2つの重要な手法があります。では、この2つの解析方法の違いについて詳しく見ていきましょう。

一変量解析とは？

一変量解析は、1つの変数（データの項目）を分析する手法です。例えば、学校のテストの点数を考えてみましょう。この場合、テストの点数が「一つの変数」となります。一変量解析を用いると、テストの点数の平均や中央値、最頻値、標準偏差などを算出することができます。

多変量解析とは？

一方で、多変量解析は2つ以上の変数を同時に分析する手法です。例えば、学生のテストの点数だけでなく、出席率や学習時間など、複数の要素を組み合わせて分析します。これにより、点数を向上させるためにはどの要素が影響を与えているのかを探ることが可能になります。

一変量解析と多変量解析の違い

特徴	一変量解析	多変量解析
対象の変数	1つ	2つ以上
使い方	データの基本的な統計量を知る	変数間の関係や影響を分析する
結果の解釈	単純	複雑だが深い知見が得られる

まとめ

一変量解析と多変量解析は、それぞれ異なる目的と方法でデータを分析します。一変量解析は基本的な統計量を把握するために有用であり、多変量解析は複数の変数の関係性を探るために必要です。これらの手法を使い分けることで、データ分析の幅を広げることができます。

ピックアップ解説

「一変量解析」って、聞いたことがある人も多いかもしれませんね

実は、これはすごくシンプルなデータの分析方法なんです

たとえば、クラスのテストの平均点を求めるとき、全員の点数を合わせて人数で割るというのが一変量解析の一つの例なんです

簡単だから、多くの人が最初に学ぶ解析方法なんですが、時にはこれだけでは足りないことも

たとえば、テストの成績と出席率の関係を知りたいと思ったら、1つだけじゃなくて、2つ以上の要素を考えなきゃいけないんです

だから、多変量解析のスキルも大事になりますよ！

---