在R语言中进行多元统计分析通常会使用多元回归分析、主成分分析、聚类分析等方法。下面以多元回归分析为例简要介绍如何进行多元统计分析：

数据准备：首先需要准备好包含各个变量的数据集，确保数据集中没有缺失值或异常值。

加载必要的R包：在R中进行多元回归分析需要加载相关的包，常用的包包括lmtest、car、MASS等。

进行多元回归分析：使用lm()函数建立多元回归模型，语法如下：

model <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = dataset)

其中y是因变量，x1、x2、x3是自变量，dataset是数据集名称。

检验回归模型：使用summary()函数查看回归模型的详细结果，包括各个自变量的系数、显著性水平、R方等信息。

进一步分析：可以使用anova()函数进行方差分析，使用vif()函数检验多重共线性，使用residuals()函数查看残差图等进一步分析模型的有效性。

以上是一个简单的多元回归分析流程，不同的多元统计方法会有不同的分析步骤和函数。建议在具体分析时查阅相关文档和资料以获取更详细的指导。