При моделировании социальных процессов и явлений зачастую приходится обрабатывать данные, относящиеся к категоризованным признакам, выявлять причинно-следственные связи между такими данными, выделять наиболее существенные показатели. Исследование существующих подходов к анализу зависимостей между категоризованными переменными выявило ряд проблем при применении этих методов для многомерных категоризованных данных (тензоров). Поэтому в статье предлагается подход для изучения зависимостей между такими переменными с использованием многомерного компонентного анализа. Данный подход предполагает применение матриц развертки тензора, полученных для каждой его оси (категоризованного признака). Метод позволяет построить интегральные характеристики (компоненты) по элементам исходного тензора, сформировать матрицы компонентных нагрузок и рассчитать ядро тензора, имеющего меньшее число градаций категоризованных признаков (меньшее число измерений на осях тензора), чем исходный тензор. В статье предложен метод ранжирования градаций категоризованных переменных по степени совокупного влияния на них компонентных нагрузок, основанный на вычислении векторных норм. Изложенный подход к изучению зависимостей между многомерными категоризованными переменными продемонстрирован на примере трехмерного тензора с формой (4;10;10) и категоризованными признаками: группа нозологии, сфера деятельности, группа профессионально значимых качеств. Рассмотренный в статье алгоритм изучения многомерных категоризованных данных с применением многомерного компонентного анализа предполагается включить как аналитический инструмент информационно-аналитического регионального портала «ПЕРСПЕКТИВА-PRO», который может быть использован для разработки траекторий цифрового сопровождения лиц с инвалидностью и лиц с ОВЗ с учетом их личностных и вариативных характеристик.