1. 資料的類型-資料矩陣是多變量分析的核心
   1. 名目尺度
      1. 為了標示目的而指定的數字
   2. 順序尺度
      1. 表示各事物間的等級或順序，但不表示不同順序或等級尖的差異程度
   3. 區間尺度
      1. 區間有一個相同的衡量單位，不僅可表示順序或等級，還可表示不同等級間的距離
   4. 比率尺度
      1. 比區間尺度多了一個獨一無二的零點
2. 多變量分析的分類
   1. Green根據三項基準將多變量分析技術區分成四類。
      1. 三項基準
         1. 研究重點為事物或變數
         2. 資料矩陣是否劃分為準則變數和預測變數兩部份以及各部份的變數數目
         3. 資料是名目、順序或區間尺度的數值
      2. 四類技術
         1. 單準則變數和複預測變數結合的技術-複迴歸、變異數和共變數分析、二群體區別分析
         2. 複準則變數和複預測變數結合的技術-典型相關、多變量變異數和共變數分析、複區別分析
         3. 變數互依分析-因素分析
         4. 事物間相似分析-集群分析
   2. 一般分為相依方法和互依方法
      1. 相依方法-將所有變數分成兩組，並探討這兩組變數間的關係
      2. 互依方法-探討所有變數間的相互關係
   3. 架構-所有多變量分析方法
      1. 可分成準則變數(Y)和預測變數(X)?
         1. 是-相依方法
            1. Y的數目？
            2. 一個-Y的尺度水準？
            3. 計量-X的尺度水準？
            4. 計量-複迴歸
            5. 名目-變異數和共變數分析....
            6. 順序-X的尺度水準？
            7. 名目-聯合分析
            8. 名目-X的尺度水準？
            9. 計量-區別分析
            10. 名目-虛擬變數區別分析
            11. 一個以上-Y的尺度水準？
            12. 計量-X的尺度水準？
            13. 計量-典型相關
            14. 名目-多變量變異數和共變數分析
         2. 否-互依方法
            1. 衡量的尺度水準？
            2. 非計量-非計量多元尺度法
            3. 計量-集群分析、因素分析、計量多元尺度法