量的なデータを「原因」とし、量的なデータを「結果」として予測する代表的な手法が重回帰分析です。この手法を利用すると、複数の変数を原因として使って、下記のような結果変数を予測する予測式を得ることができます。
Y = b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 + b0
Xn：原因となる量的データ、bn：係数(傾き)、b0：切片
また、この直線の式より、具体的なYの値をXから予測する予測分析だけでなく、各XのYに対する効果を知ることができ、Yに対する要因解析としても利用できます。
Yのことを特に従属変数、Xのことを独立変数と呼びます。
従属変数と独立変数間には、何らかの関係があることが望ましいので、回帰分析を実行する前に、量的変数間の相関係数を調べたり、散布図による考察が必要になります。
係数の推定には、面倒な計算を行う必要もありますが、ExcelやSPSS等のツールを利用できれば、分析自体は比較的簡単に実行することができます。