1.区分けの論理
　1.1　他と離れた値はわけて扱う
　1.2　データの属性を考慮に入れる
　1.3　変数の追加あるいは細分
　1.4　データの扱い方を考える
　1.5　クラスター分析による区分け
　1.6　クラスター分析
2.データの区分けと分散分析
　2.1　平均値と分散
　2.2　多次元化
3.クラスター分析（1）―数量データを扱う場合
　3.1　クラスター分析の数理（1）
　3.2　食生活の地域差
　3.3　クラスター数の決め方
　3.4　クラスター分析の種々の方法
4.構成比の比較　
　4.1　構成比と特化係数
　4.2　分析手段としての構成・運用
　4.3　情報量
　4.4　データ分解と情報量分解
5.クラスター分析（2）―質的データを扱う場合
　5.1　クラスター分析の数理(2)
　5.2　例―人づきあいに関する意識
　5.3　複数のデータの結合―質的データの場合
　5.4　例―食生活の地域差（構成比で表わして比較）
6.階層的手法
　6.1　クラスター分析―階層的手法
　6.2　階層的手法の出力
　6.3　合併許容条件をつける場合
　6.4　例―階層的手法の断面として得られるクラスター
7.基礎データの結合
　7.1　変数の結合
　7.2　同じ変数について条件をかえて観察した結果の結合
　7.3　説明変数をつけ加える
　7.4　説明用の観察単位をつけ加える
8.時間的変化の分析
　8.1　各年次ごとにクラスタリング
　8.2　クラスター区分を固定して，指標値の変化をみる
　8.3　クラスター区分を固定することの妥当性評価
　8.4　指標値の変化をみるためのクラスター区分
9.地域データの分析
　9.1　表現単位のサイズの選び方
　9.2　補足：レベルレート図
　9.3　東京都西部における人口推移（1）
　9.4　東京都西部における人口推移（2）
　9.5　クラスター分析の適用意図
10.複数の観点で区分
　10.1 種々の観点で区分すべき問題の典型例
　10.2 分散のちがいの影響
　10.3 階層構造を考慮に入れる
11.付録
　A.　分析例とその基礎データ
　B.　図・表・問題の基礎データ
　C.　プログラムの使い方
　D.　統計ソフトUEDA
索　引