市場調研中所麵臨的實際問題往往受到多於一個自變量的影響，要用一個或兩個變量來描述所調研的對象經常難以達到理想的效果。所以采用多變量分析方法來研究實際問題是非常必要的。另一方麵，計算機硬件和軟件技術的發展也為多變量分析方法的應用提供了基礎和工具。現在，市場調研人員要想方便地分析大量且複雜的數據已經成為可能，多變量分析方法已經成為資料分析中一種重要的工具和手段。這裏我們簡單介紹最常用的三種多變量分析法：因子分析法、聚類分析法和判別分析法。
8.5.1 因子分析法
因子分析（factoranalysis）是一種研究一組變量之間相互關係的多變量統計分析技術。因子分析法可以從一組變量的觀察值中分析出決定和影響這組變量變化的、共同的本質因素，我們把它們稱為因子。這樣把數量上較多的原始變量簡化、壓縮或概括為數量上較少的綜合變量，加深對所研究問題本質的認識。
1.因子分析的作用與用途
（1）因子分析法可以揭示變量之間的相互關係。市場調研中所遇到的問題通常是多變量的。例如，在研究顧客對不同品牌商品的購買決策時，必須考慮到顧客的選擇是對商品的價格、式樣、包裝、商標和質量等一係列因素進行綜合評價的結果。企業在決定某一種商品的銷售渠道時，也必須考慮到不同中間商的經營能力、經濟實力、地理位置、知名度以及公司之間合作時間長短等多種因素。對於某一個特定問題而言，影響問題的各個變量相互之間往往存在一定的相關性，可能都受某種共同因素的強烈影響。因子分析法可以幫助我們發現原始變量中所隱含的相互關係，認清問題的本質，使研究的結果更加明確、更加深刻。
（2）因子分析法可以使問題更簡單、更直觀。因子分析法通過確定初始因子，繼而進行因子旋轉，壓縮和簡化變量，大大減少變量的個數，達到簡化問題的目的。曾經有人對於消費者購買魚肉類產品的態度和行為進行了研究，發現不同的消費者對購買牛肉、魚、羊肉、豬肉和雞肉的態度和行為往往是不同的。然後，他對部分消費者購買上述5種食品的態度和行為進行了調查，並用因子分析法進行分析。結果發現，當地消費者購買這類產品時，主要考慮的隻是兩個因素：含脂肪多少以及價格高低。這兩個因素正是影響人們對於5種食品有不同購買態度和行為的共同因子，從而使所研究的變量減少到了兩個，大大簡化了問題的性質。
2.因子分析法中的主要概念和步驟
（1）因子的含義和因子得分
因子分析法中所謂的因子，實際上就是一係列所研究的初始變量的線性組合。
（2）因子載荷
所謂因子載荷（factorloadings）就是要分析每一個原始變量xi對於因子Fj影響的大小。
（3）旋轉、決定因子數目和因子命名
初始得到的一組因子與原始變量之間的關係往往是沒有規律的，因此，因子本身的實際含義也常常是不明確的。為此，需要對坐標軸進行旋轉，使原始變量與因子間的載荷盡可能地接近於絕對值1或者是0.對於經過旋轉後的一組因子，還需要決定所保留因子的數目。這需要在精確性和簡潔性兩方麵作權衡。要使新的一組因子更精確地反映原始變量的變動狀況，需要保留較多的因子，但這樣做會使問題仍然顯得過於複雜。而僅保留較少的因子，盡管在反映原始變量的變動方麵會產生誤差，卻能使問題變得簡單而明確。最後保留下來的因子在經濟、物理或統計上的含義也會比較清晰。分析人員可以根據經過旋轉後得到的最終一組因子與原始變量之間的關係，對最終一組因子命名。
（4）利用新因子對原問題進行研究
在得出一組新因子並對新因子命名以後，就可以根據新因子對原問題開展研究了。由於新因子的個數要遠少於原問題的變量，所以利用新因子對原問題進行研究會簡單得多，就有可能得出更合理、更正確的結果。
8.5.2 聚類分析法
1.聚類分析的作用與用途
聚類分析法（clusteranalysismethod）是一種研究分類問題的多元統計分析方法。聚類分析的主要作用是將對象或事物進行分類，使歸入同一類中的對象或事物盡量具有類似的特性，而不同類別之間的對象或事物具有顯著的差異。
市場調研中存在著大量的分類問題。在實施市場細分策略時就需要對消費者進行分類，把動機、行為、態度和習慣等特征比較一致的消費者歸入一類，組成一個細分市場，從而把整個市場劃分為若幹個細分市場。由於影響市場需求的因素很多，各種因素相互影響，會產生交互作用，因此，不能隻依據某一個因素進行劃分，而要用一係列因素的組合來確定分類的結果。這就需要采用一定的數學方法，將有關因素綜合起來分析。聚類分析法正是提供了解決這類問題的一種方法。