多向度标示法（Multi Dimensional Scaling，MDS）涵盖了数种多变量资料分析的方法。广义来说，凡利用资料在几何空间中的表征（例如距离、投影、角度等），呈现资料内部的特性或结构的方法都可以称为多向度标示法。换言之，研究者希望透过 MDS 显示出资料内的连续结构（度量、向度、因素等），而非离散结构（群集、分割、分类等）。狭义地讲，MDS 由物件彼此的相似度，在低向度的空间中找出这些物件的对应点，而对应点在此空间中彼此的距离反映出物件的相似或相异程度。本章主要采用此狭义的定义来介绍 MDS的原理及应用，但同时加入和 MDS 相关的一致性分析方法。