読み：たへんりょうかいせき
英語表記：Multivariate Analysis
ラテン語語源：なし
カテゴリ：統計学・疫学・生物統計学
略語：なし
編集部結論、多変量解析とは、複数の要素やデータが同時に絡み合う複雑な現象について、関係性や影響を統計的に分析することです。
| 多変量解析の項目 | 多変量解析の情報 |
|---|---|
| 美容外科における 多変量解析の主な目的 | ⚪︎美容整形手術の結果予測 ⚪︎評価改善 |
| 多変量解析の主な手法 | ⚪︎回帰分析 ⚪︎因子分析 ⚪︎主成分分析 |
| 多変量解析の主な利点 | ⚪︎多因子間の関係性の理解 ⚪︎個別化治療の促進 |
| 美容外科における 多変量解析の 主な適用分野 | ⚪︎フェイシャルサージェリー ⚪︎ボディコントゥアリング |
| 多変量解析の主な課題 | ⚪︎データ収集の難しさ ⚪︎モデルの複雑さ |
| 多変量解析の主な 使用される 統計ソフトウェア | ⚪︎SPSS⚪︎SAS⚪︎R |
多変量解析とは、複数の変数（要素、要因、データ項目）が絡み合う複雑な現象やデータセットに対し、変数間の関係性・影響・パターンを統計的に分析する手法です。
多変量解析は、単一の変数だけでなく、複数の変数を同時に考慮することで、より現実的で深い洞察を得ることが可能になります。
編集部多変量解析の主な手法には、回帰分析・主成分分析・クラスター分析・因子分析などがあります。
美容医療における回帰分析は、結果（例：肌の改善度）が、複数の要因（例：年齢、紫外線暴露量、スキンケアの種類）によってどのように予測されるかを分析します。
多変量解析の因子分析は、多数の変数の背後にある共通因子 (潜在変数) を推定する手法で、「どうしてそうなっているのか」という原因を推定するのに適しているのです。
多数の変数を少数 (主成分) にまとめ、データの次元を削減する手法である主成分分析は、多くの質問項目から構成されるアンケート結果を、少数の因子にまとめる際に使用されます。
編集部美容・医療分野における多変量解析は、治療効果の要因分析や肌診断・パーソナライズ美容などに使用されます。
特定の美容施術効果の要因分析では、患者の年齢・肌質・生活習慣・遺伝的要因など、どの変数に強く影響されるかを分析します。
肌診断・パーソナライズ美容の多変量解析は、肌の多様な測定データから、個々のスキンタイプや状態を詳細に分類し、最適なスキンケア製品や治療法の提案に繋がるでしょう。
複数の要因が絡み合う美容や健康の悩みに対して、多変量解析を用いた研究データを算出することで、より効果的なアプローチを見つける手がかりとなる可能性が高いです。
編集部例えば、過去の治療経験や生活習慣、皮膚の状態などが複雑に絡み合うことで結果に影響を与えることが考えられます。
もし、様々な情報源から得られる断片的な情報に迷ったら、複数の要素を考慮して分析された科学的な研究結果も参照することを推奨します。
