複数の変数をもつデータに対する分析手法の記述のうち，主成分分析はどれか。

解説　本サイト独自（IPA公表のものではありません）

エ　主成分分析は，互いに関連する複数の変数を，それらを統合した少数の新たな変数に置き換え，データの特徴をできるだけ保ちながら，扱う変数の数を減らして全体を見やすくする分析手法である。

• ア　これは，共通して影響する背後の要因を仮定して構造を捉える因子分析の説明であり，変数を統合して数を減らす主成分分析とは異なる。
• イ　これは，ある変数から別の変数を予測して関連を調べる回帰分析の説明であり，新たな変数に統合して変数の数を減らす方法ではない。
• ウ　これは，値の類似度に基づいて対象を集団に分けるクラスタリングの説明であり，複数の変数を少数の変数に統合する方法ではない。