Gerçekte herhangi bir olguyu etkileyen dinamikler çok karmaşıktır ve her alanda olayların akışını etkileyen faktörler çok sayıda (genellikle sonsuz sayıda) özellik tarafından belirlendiğinden çok boyutludur. Bu durum, olayların çok boyutlu olarak ele alınmasını, yani araştırmalarda çok değişkenli istatistik tekniklerin kullanılmasını kaçınılmaz kılmaktadır. Aksi halde, çok sayıda değişken ve ortaklaşa etkileri dikkate alınmamış ölür. Bu durumda olayian gerçek görüntülerinden uzak ve oldukça basit bir şekilde tanımlanmış olur.

Geniş uygulama alanına sahip çok değişkenli istatistik teknikleri bilgisayar teknolojisinin ve istatistik paket programlarının gelişmesine paralel olarak çeşitli bilim dalları ve özellikle sosyal bilimler alanındaki araştırmalarda son yıllarda sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Günümüzde çok değişkenli istatistik teknikleri işletmecilik, Ekonomi, Siyaset Bilimi, Maliye, Uluslararası ilişkiler, Çalışma Ekonomisi, Sosyoloji, Psikoloji, Şehircilik, Kimya, Fizik, Biyoloji, Meteoroloji, Jeoloji, Tıp ve Doğa Bilimleri gibi hemen hemen her alanda uygulanmaktadır. Çok değişkenli istatistik teknikleri, araştırmacıların özellikle çok karmaşık ve çok boyutlu ilişki çözümlemeleriyle karşılaşmaları durumunda kullanabilecekleri tekniklerdir. Çok değişkenli istatistik teknikleri, çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkilere dayanarak, değişkenlerin daha anlamlı, kolay, anlaşılır ve özet biçiminde yorumlanmasını sağlamaktadır.

SPSS, SAS, NCSS, STATISTICA, BMDP, MINITAB, STATGRAPH vs. gibi çok sayıdaki istatistik programlarıyla çok değişkenli istatistik tekniklerin çoğu elde edilebilmektedir. Modern bilgisayar programlarının gelişmesi araştırmacılar için, çok değişenli istatistik teknikleri arasından en uygun olanlarının seçimi, uygun istatistik tekniklerle elde edilen sonuçların doğru olarak yorumu, çok değişkenli tekniklerin sahip olduğu avantaj ve dezavantajlarının bilinmesi daha çok önem kazanmıştır. Bu çalışma, bilimsel araştırmalarda çok değişkenli istatistik tekniklerini kullanan araştırmacıların bu tür pratik gereksinimlerini karşılamayı amaçlamaktadır. Bu tartışmalar araştırmada kullanılması gereken değişkenlerin seçimi, seçilen göstergeler için kullanılacak ölçek, göstergelerin varsayımlar açısından çözümlemelere uygun hale getirilmesi, araştırmanın amacına uygun olan tekniğin seçimi ve sonuçların yorumlanmasına kadar pek çok hassas konuları içermektedir.

Bu kitap sırasıyla şu bölümlerden oluşmaktadır; Giriş, Çok Değişkenli İstatistik Teknikler ve Temel Kavramlar, Çok Değişkenli İstatistik Tekniklerin Varsayımları, Temel Bileşenler Analizi, Faktör Analizi, Doğrusal Regresyon ve Korelasyon Analizi, Ridge ve Temel Bileşenler Regresyon Analizi, Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi, Iki-Gruplu Diskriminant Analizi, Çok-Gruplu Diskriminant Analizi, Lojistik Regresyon Analizi ve Kanonik Korelasyon Analizi. Bu teknikler tanıtılırken, teknik ayrıntılarından çok, bu tekniklerin pratik olarak nasıl uygulanacağı ve elde edilen sonuçların nasıl yorumlanacağı hususlarına ağırlık verilmiştir. Uygulama örneklerinde kullanılan verilerin teknikerin kuramsal varsayımlarına uygun ve araştırılan konuyu ölçmeye yönelik (geçerli) ve güvenilir (tutarlı) olmasına Özen gösterilmiştir.