第1章　官能評価と統計解析
1.1　官能評価の方法
　1.1.1　官能評価とは
　1.1.2　官能評価の試験方法
　1.1.3　定量的記述的試験法
1.2　官能評価の解析
　1.2.1　統計的方法の適用
　1.2.2　仮説検定による解析

第2章　多変量解析
2.1　多変量解析の概要
2.1.1　多変量データ
2.1.2　測定の尺度
2.1.3　変　　数
2.2　多変量解析の手法
2.2.1　多変量解析の目的
2.2.2　予測と説明のための手法
2.2.3　分類と要約のための手法
2.2.4　要因解析における活用
2.3　予備的解析
2.3.1　1 変量の解析
2.3.2　2 変量の解析

第3章　回帰分析
3.1　回帰分析の概要
3.1.1　回帰分析とは
3.1.2　回帰分析の基本
3.2　単回帰分析の活用
3.2.1　機器測定値と官能評価値
3.2.2　多項式回帰
3.3　重回帰分析の活用
3.3.1　重回帰分析の基本
3.3.2　変数選択
3.3.3　PLS 回帰

第4章　ロジスティック回帰分析
4.1　ロジスティック回帰分析の概要
4.1.1　ロジスティック回帰分析とは
4.1.2　ロジスティック回帰分析の実際
4.2　2 点識別法への適用
4.2.1　2 点識別法の解析
4.2.2　2 点識別法とロジスティック回帰分析
4.3　2 点嗜好法への適用
4.3.1　2 点嗜好法の解析
4.3.2　2 点嗜好法とロジスティック回帰分析

第5章　主成分分析
5.1　主成分分析の概要
5.1.1　主成分分析とは
5.1.2　次元の縮約と主成分分析
5.1.3　主成分分析の基本
5.2　主成分分析の実際
5.2.1　採点データの主成分分析
5.2.2　順位データの主成分分析

第6章　コレスポンデンス分析
6.1　コレスポンデンス分析の概要
6.1.1　コレスポンデンス分析とは
6.1.2　コレスポンデンス分析の考え方
6.2　コレスポンデンス分析の実際
6.2.1　分割表への適用
6.2.2　2 値データ表への適用
6.2.3　多重コレスポンデンス分析の適用
6.2.4　三元分割表の分析
6.2.5　近さの分析
6.2.6　2 点嗜好法への適用

第7章　多変量分散分析
7.1　多変量分散分析の概要
7.1.1　多変量分散分析とは
7.1.2　多変量分散分析における検定
7.2　多変量分散分析の実際
7.2.1　分散分析
7.2.2　多変量分散分析

第8章　三元データの多変量解析
8.1　官能評価における三元データの構造
8.1.1　三元データの構造
8.1.2　三元データから二元データへの変換
8.2　三元データ解析の実際
8.2.1　特性ごとの解析
8.2.2　組み合わせた解析

付録
1．JAR 尺度と解析
2．CATA 法と解析
3．MaxDiff 法
4．テキストマイニング
5．一対比較法と解析
6．距離と多次元尺度構成法