変数1つについて分析する手法を、1変量解析または単変量解析と呼びます。
ちなみに、2つの変数を組みあわせてその関係性を分析する場合は、2変量解析です。
そして、同時に複数の変数を扱って分析する手法が多変量解析です。
特に世の事象の多くは、たくさんの因子が複雑にからみあったり、影響を与えたりして
構成されていますので、多変量解析によるデータ分析は有効な情報を引き出す鍵となりえます。
因果関係への興味が強い場合は、共分散構造分析（構造方程式モデリング）による
解析を行う場合が多いですが、その下位モデルともいうべき、基本的な多変量解析の手法が
重回帰分析です。
重回帰分析は、量的変数を扱う解析手法ですが、数ある多変量解析の中でも基礎的な手法として
まず最初に学習するものです。もちろん、多変量解析は、先に挙げた1変量解析～2変量解析を
基礎としていますので、平均値・標準偏差・分散、相関係数、散布図、仮説検定、区間推定などの
統計の基本は抑えておくのが前提になります。
量的な変数の予測分析につかえるほか、原因となる変数の重要度にも注目することができるため、
アンケート分析などの要因解析にも利用される便利な分析手法です。