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多数の変数の持つ変動をなるべく少ない合成変数に要約する分析手法のこと。1933年頃にホテリング（Hotelling）によって提案された。観測変数が原因系となり、その結果系として合成変数が得られる。このとき、合成変数のことを主成分という。

もとの個の観測変数に重み（主成分負荷量）をかけて合成したとき、第番目の主成分は、下式で表すことができる

各主成分における個の （j：1, 2, …p）の2乗和は1であり、この条件のもとで分散が最大になる主成分を第1主成分（）という。

次に第1主成分とは相関しない条件のもとで、分散が最大になるものを第2主成分（）という。同様にして第主成分（）を求めることができる。第主成分の分散は、観測変数から得られた分散共分散行列の固有方程式を満たす固有値と等しい。

また、は固有値に対する固有ベクトルとして算出されるの絶対値が大きいとき、観測変数は主成分への貢献度が高いことを示す。すなわち、その主成分をより特徴づける変数であると言える。

主成分得点と観測変数との相関係数のこと。主成分負荷量が大きいほど、その主成分は変数と強く相関しているということを表し、主成分をよく説明する変数であるといえる。主成分負荷量はからまでの値をとる。

第主成分の主成分負荷量は、固有ベクトルにの分散（固有値）の正の平方根をかけることで求めることができる。

主成分分析で得られた主成分に各個体の実際のデータを代入して求めた第主成分の数値のことを第主成分得点（主成分スコア）と言う。データが各主成分の軸上でとる値のこと。

複数の変数を合成した値であり、この値の大小から各個体の第主成分における傾向や関係を把握することができる。

クラスター分析において、逐次的に標本がグループ化される様子を木の枝のような線で表したもの。デンドログラムともよばれる。

データの数に対する説明変数の数の割合が多くなるほど重相関係数の値は過大評価されやすいため、この点を調整した重相関係数のこと。自由度調整済み重相関係数とも言う。

決定係数は説明変数の数が増えるほど大きくなってしまうため、説明変数の数を考慮した決定係数のこと。自由度調整済み決定係数とも言う。

ある変数において自由な値をとることのできるデータの数。例えば、個のデータがあるとき、これらはどれも自由な値を取りうるので自由度はである。

ここでもし平均値であるとき、平均値が変わらないようにするためには個のは自由な値を取りうるが、個目のは自由な値を取ることはできない。このとき自由度はとなる。一般に個のデータの間で個の条件があるとき、自由度はとなる。

調査条件を満たす5～10人程度の対象者を会場に集め、司会者（モデレーター）の進行のもと、様々な話題について意見交換してもらう座談会形式の定性調査。

対象者同士の意見交換によって、より深く、より広く情報が得られることや、想定外の新しい意見が得られることなどが期待される。グループインタビューとも言う。

→ 目的変数

複数の変数を直線の式で表して線形結合した値と他のある変数の値との相関係数のこと。

重回帰分析の場合、目的変数の理論値と実測値との間の相関係数であり、決定係数は重相関係数の2乗である。0から1の間の値を取り、1に近いほど分析の精度は高いと言える。