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多次元尺度構成法(たじげんしゃくどこうせいほう、MDS:Multi Dimensional Scaling)は多変量解析の一手法である。主成分分析の様に分類対象物の関係を低次元空間における点の布置で表現する手法である(似たものは近くに、異なったものは遠くに配置する)。


多変量解析(英語版)(たへんりょうかいせき、英: multivariate analysis)あるいは多変量統計(英語版)(たへんりょうとうけい、英: multivariate statistics)とは、複数の結果変数からなる多変量データを統計的に扱う手法。主成分分析、因子分析、クラスター分析などがある。一般に、多変量解析を行うためには計算負荷が高く手計算ではきわめて困難だが、コンピュータの発展により、容易に実行できるようになった。近年では共分散構造分析(構造方程式モデリングとも言う)が普及してきている。一方、探索的多変量解析で総称される各種の手法がデータマイニングなどでよく使われるようになっている。