入門　多変量解析の実際　第2版

1　ウォーミングアップ -下準備と本書のパノラマ-
はじめの言葉と終わりの言葉／基礎的な概念と道具／そのほかの用語の説明／本書のパノラマ

2　コレスポンデンス分析と数量化理論 III 類 -製品やブランドをポジショニングする-
パターン分類の思想／数量化理論 III 類による都市イメージの分析／数量化理論 III 類によるテレビ番組嗜好の分析／コレスポンデンス分析を用いたシャンプーのポジショニング分析／パターン分類を使いこなすコツ

3　主成分分析 -情報を集約する-
主成分分析とは何か／スキー・ブランドのマップ／主成分分析はこう使う／カテゴリー・データの処理

4　因子分析 -隠された構造を可視化する-
イメージを測定する／因子分析はこう読む／SD法の顛末／主成分分析との区別／因子分析の泥沼

5　クラスター分析 -新しいセグメントを発見する-
クラスター分析はこう使う／OLのセグメンテーションの事例／人気企業の時系列変化を追う／クラスター分析の迷路

6　重回帰分析と数量化理論 I 類 -市場性を予測する-
重回帰分析早わかり／広告注目率の予測／重回帰分析で困ること

7　正準相関分析と判別分析 -多変量解析の総本山に迫る-
孫悟空の世界／正準相関分析のイメージ／数量化理論 II 類によるチャネルの分析／判別分析におけるマルチコ対策

8　コンジョイント分析 -新製品のコンセプトを開発する-
コンジョイント分析の思想／コンジョイント分析はこう進める／コンセプト・ジェネレーション／パソコン・ソフト／応用の動向／シミュレーション／まとめ

9　トラブル・シューティング
多変量解析で本当に「予測」できるのか／時系列比較が難しい／多変量解析で母集団推計をどうするか／消費者行動は線型か／データそのものの問題

10　ユーザーのための多変量解析
多変量解析のソフトウェア／ユーザーがメーカーに望むこと／多変量解析を使いこなす5つの秘訣