多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第1部　多変量解析入門 第1章　Rによる多変量データの基本的な統計処理 第2章　Rによるデータハンドリング 第2部　量的変数の予測 第3章　どの要因が影響しているのかが知りたい1-重回帰分析ー 第4章　どの要因が影響しているのかが知りたい2-階層的重回帰分析ー 第5章　様々な集団から得られたデータを分析したいーマルチレベルモデルー 第6章　複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい1　-パス解析ー 第3部　尺度の分析 第7章　尺度を科学的に開発したいー探索的因子分析ー 第8章　尺度を科学的に開発したいー確認的因子分析ー 第9章　複雑な統計的仮説を統計モデルとして表したい2　-潜在変数を伴うパス解析ー 第4部　質的変数の予測 第10章　クロス集計表をもっと丁寧に分析したいー対数線形モデルー 第11章　質的結果を予測したいーロジスティック回帰分析ー 第5部　個体と変数の分類 第12章　傾向が似ているものを分類したいークラスター分析ー 第13章　質的変数間の連関を視覚化したいーコレスポンデンス分析ー 第6部　多変量解析を使いこなす 第14章　多変量データのもつ情報を効率的に可視化したい 第15章　多変量解析手法を実践で生かすために