İstatistikte çok değişkenli verilerde birçok değişken birbiri ile ilişkili olduğu için tüm veriyi kullanarak veriden anlamlı sonuçlar çıkarmaya çalışmak makul olmayabilir. Çünkü değişkenlerin bir kısmı birbiri ile ilişkili olabilir veya birçok değişken temelde aynı sonuçları veriyor olabilir. Veriden anlamlı sonuçlar çıkarmak için değişken sayısını azaltmak gerekmektedir.
Teknik olarak bir popülasyon yapısının tespitinden ana bileşen sayısı alt popülasyon sayısına karşılık gelecektir.
principal component analysis (PCA) çok boyutlu veri setlerinde varyasyonun en yüksek olduğu yönleri bulmaya yarıyor.
Seçim anketleri 5 partiye bakarsak 5 boyutlu. Bu veriyi 2 boyutlu bir grafikte göstermek için kullanabileceğimiz boyut düşürme tekniklerinden biri bu.
