Monimuuttujamenetelmät

Monimuuttujamenetelmät ovat tilastollisia ja matemaattisia menetelmiä, joilla analysoidaan ja tulkitaan useita muuttujia samaan aikaan. Niillä pyritään tunnistamaan rakenteita, yhteyksiä ja ryhmittymiä, jotka eivät käy ilmi yhden muuttujan analyysissä. Menetelmät voivat olla sekä ohjattuja että ohjaamattomia: ohjatuissa analyyseissa pyritään selittämään tai ennustamaan ryhmittäisiä ilmiöitä, kun taas ohjaamattomissa etsitään kokonaisuuksia ja rakenteita ilman a priori -tietoa.

Tärkeimpiä monimuuttujamenetelmiä ovat muun muassa pääkomponenttianalyysi (PCA) ja tekijäanalyysi, jotka vähentävät datan ulottuvuutta ja paljastavat piileviä rakenteita. Kanoninen korrelaatioanalyy­si (CCA) tutkii useamman kuin yhden riippuvan ja yhden tai useamman riippumattoman muuttujan välistä suhdetta. Monimuuttujaregressio viittaa erilaisiin menetelmiin, joissa useat riippuvat muuttujat selitetään useiden selittävien muuttujien avulla. Discriminantti- ja MANOVA-analyysejä käytetään ryhmien erotteluun ja ryhmien keskimääräisten rakenteiden testaamiseen useammalla riippuvalla muuttujalla. Klusterointi ja monidimensionaalinen skaalaus (monidimensionaalinen skaalaus, esim. MDS) ovat ohjaamattomia menetelmiä, jotka löytävät ryhmiä tai visuaalisia kuvauksia monimutkaisista suhteista. Korrespondenssianalyysi puolestaan tarkastelee tilastollisia suhteita kategoristen muuttujien välillä.

Datan valmistelu on tärkeää: ominaisuuksien skaalaus ja standardointi sekä mahdollisten puuttuvien arvojen käsittely. Monimuuttujamenetelmät tarjoavat sekä kuvaus- että ennustamis- ja löydettävyyksien välineitä useilla yhteiskunta-, biologia-, markkinointi- ja psykologia-aloilla. Rahoitus- ja käytännön sovelluksissa menetelmät auttavat ymmärtämään monimutkaisia vuorovaikutuksia ja tuottavat päätöksenteon tukea.