第1章　多変量解析の基礎
　1-1．多変量解析とは？
　1-2．変数の分類
　1-3．相関関係と因果関係
　1-4．分析方法の選び方
　1-5．SPSSの起動およびデータの読み込み方

第2章　相関分析
　2-1．相関分析とは？
　2-2．例題―イヌの動画を観ている人は、ネコの動画もよく観るか
　2-3．「散布図」でデータを視覚的に表す
　2-4．SPSSで「相関分析」を行う
　2-5．相関分析における結果・解釈の書き方
　
第3章　偏相関分析
　3-1．偏相関分析とは？
　3-2．例題―コンビニの数と歯科医院の数の多さに、人口密度は関係するか
　3-3．SPSSで「偏相関分析」を行う
　3-4．偏相関分析における結果・解釈の書き方
　
第4章　単回帰分析
　4-1．単回帰分析とは？
　4-2．例題―平均気温はおでんの売り上げに影響を及ぼすか
　4-3．SPSSで「単回帰分析」を行う
　4-4．単回帰分析における結果・解釈の書き方
　
第5章　重回帰分析
　5-1．重回帰分析とは？
　5-2．例題―口コミ件数、口コミ得点はお店の売り上げに影響を及ぼすか
　5-3．SPSSで「重回帰分析」を行う
　5-4．重回帰分析における結果・解釈の書き方
　
第6章　ロジスティック回帰分析
　6-1．ロジスティック回帰分析とは？
　6-2．例題―年齢から酸っぱい食べ物を好む確率を予測する
　6-3．SPSSで「ロジスティック回帰分析」を行う
　6-4．ロジスティック回帰分析における結果・解釈の書き方

第7章　線形判別分析
　7-1．線形判別分析とは？
　7-2．例題―年齢と読書量から外国映画の字幕派／吹替派を判別する
　7-3．SPSSで「線形判別分析」を行う
　7-4．線形判別分析における結果・解釈の書き方
　
第8章　クラスター分析
　8-1．クラスター分析とは？
　8-2．例題―トピックごとの記事閲覧数からユーザーをグルーピングする
　8-3．SPSSで「クラスター分析」を行う
　8-4．クラスター分析における結果・解釈の書き方
　
第9章　多次元尺度構成法
　9-1．多次元尺度構成法とは？
　9-2．例題―コーヒー豆の銘柄の味マップを作る
　9-3．距離行列の作成
　9-4．SPSSで「多次元尺度構成法」を行う
　9-5．多次元尺度構成法における結果・解釈の書き方
　
第10章　主成分分析
　10-1．主成分分析とは？
　10-2．例題―アンケート結果から自社製品の特徴を解析する
　10-3．SPSSで「主成分分析」を行う
　10-4．主成分分析における結果・解釈の書き方
　
第11章　因子分析
　11-1．因子分析とは？
　11-2．例題―アンケート結果から就職活動生が重要視する因子を調べる
　11-3．SPSSで「因子分析」を行う
　11-4．因子分析における結果・解釈の書き方
　
第12章　パス解析
　12-1．パス解析とは？
　12-2．例題―寿司のシャリの量を減らすと注文数が増え客単価が上がるか
　12-3．AMOSで「パス解析」を行う
　12-4．パス解析における結果・解釈の書き方
　
第13章　コマンド・シンタックスによる分析方法
　13-1．コマンド・シンタックスとは？
　13-2．コマンド・シンタックスの使い方
　13-3．相関分析例題（第2章）
　13-4．偏相関分析例題（第3章）
　13-5．単回帰分析例題（第4章）
　13-6．重回帰分析例題（第5章）
　13-7．ロジスティック回帰分析例題（第6章）
　13-8．線形判別分析例題（第7章）
　13-9．クラスター分析例題（第8章）
　13-10．多次元尺度構成法例題（第9章）
　13-11．主成分分析例題（第10章）
　13-12．因子分析例題（第11章）
　
コラム
① 有意確率（p値）と有意水準
② ピアソンの相関係数を求める式
③ 偏相関係数を求める式
④ 強制投入法とステップワイズ法
⑤ 多重共線性（multicollinearity）
⑥ 多重ロジスティック回帰分析
⑦ 2次判別関数
⑧ クラスタ化の方法
⑨ 主成分負荷量と主成分軸・固有値の関係
⑩ 因子の回転の種類
⑪ 主成分分析と因子分析の違い