多元统计分析是数理统计学多年来迅速发展起来的一个分支。特别在计算机非常普及的今天，多元统计分析已广泛地应用到社会科学和自然科学的许多领域中。特别是在经济、金融、医药等领域应用比较广泛，目前，也有不少纺织研究者正在将多元统计分析方法利用到诸如纺织工业布局、纺织生产、纺织材料性能评价等领域，尤其是借助社会科学统计软件包-Spss对纺织实验所采集数据的处理与分析，将更能使纺织研究者的工作有的放矢，用统计分析得到的结论去指导工作。　　 现有纱线质量的评价主要集中在从某种指标的单个评价，本文通过对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法，建立了纱线质量的综合评价模型。第一步，确定纱线质量评价指标体系，在相同实验条件下采集相关数据；第二步，对纱线质量评价数据利用主成分分析和因子分析进行综合评价；第三步，考虑到在综合评价得分中，有望大指标也有望小指标，即有的指标值是越大越好，有的指标值是越小越好，因此，对主成分分析和因子分析中得到的不符合实际情况的望小指标，采用“负指标”的方法，使得所有指标均为望大指标；第四步，从理论和实际上说明了经过旋转的因子分析优于主成分分析，而未经旋转的因子分析和主成分分析的一致性；第五步，用聚类分析方法对各个样本的纱线进行相似性聚类，并用判别分析方法对相关结果加以校验。最后，通过均值比较对由聚类分析产生的分类结果进行说明。