Mit Hilfe von Multivariaten Verfahren (Multivariate Analysemethoden) werden in der multivariaten Statistik mehrere Statistische Variablen oder Zufallsvariablen zugleich untersucht. Abhängigkeits- bzw. Zusammenhangsstrukturen zwischen den Variablen, z. B. höhere Anzahl von Sitzen bedingt ein größeres Gewicht, kann nur mit einer multivariaten Analyse sichtbar werden.
Beispiel
Für Fahrzeuge können die Variablen Anzahl der Sitze, Gewicht, Länge usw. erhoben werden.
Allgemein
Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen und/oder Beobachtungen reduzieren, ohne die darin enthaltene Information wesentlich zu reduzieren. Dazu wird die (Zusammenhangs-)Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man eine Struktur vor und prüft, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht, die Struktur aus den Daten zu extrahieren. Die klassischen Verfahren sind durchweg lineare Modelle, die besondere Anforderungen an die verwendeten Daten stellen. So sollten die Daten Ausreißer frei und nicht asymmetrisch verteilt sein. Weichen die Daten von der geforderten Struktur ab, behilft man sich beispielsweise, indem man vorhandene Ausreißer entfernt oder die Daten einer nichtlinearen Transformation, etwa dem Logarithmieren, unterzieht. Es existieren alternative Methoden, die iterativ gewonnene Lösungen ermöglichen. Häufig verwendete Kriterien für optimale Lösungen sind
