「モデルのあてはめ」プラットフォームの［MANOVA］手法では、複数の応答変数（Y変数）に対して、多変量モデルをあてはめます。Y変数に対する計画行列（Y変数の変換を示す行列、Y変数に対する対比）を指定することにより、Y変数に関する関数を比較する多変量検定が行えます。
また、標準的なMANOVA（mulitivariate analysis of variance; 多変量分散分析）だけではなく、次のような分析も行えます。
• 反復測定分析。各個体についての反復測定データにおいて、個体間および個体内の効果を分析します。「MANOVA」で行われる多変量アプローチは、時点間の相関構造が特定できない場合に特に有効です。
• 正準相関分析。Xの線形結合とYの線形結合のうち、最も相関が高くなるものを見つけます。
• 判別分析。グループ平均と各点との距離を計算する式を求め、属している可能性が最も高いと思われるグループに各点を分類します。ただし、より複雑な判別分析を行うには、「判別分析」プラットフォームを用いてください。
多変量分散分析は、まず、各効果のパラメータ推定値と最小2乗平均を求める予備分析から始まります。その後、Y変数に対する計画行列を選択し、多変量検定を実行します。