1.　多変量データ解析の基礎
　1.1　多変量解析の展望
　1.2　基本統計測度の行列表現
　1.3　データの幾何学的表現
　1.4　合成得点とその空間表示
　1.5　データ処理技術習得の勧め
2.　外的基準のある多変量解析Ｉ―回帰分析と関連技法
　2.1　回帰分析
　2.2　偏相関係数
　2.3　数量化Ｉ類
　2.4　“暮らし方”意識の動き―日本人の国民性調査から―
3.　外的基準のある多変量解析II―判別分析と関連技法
　3.1　判別分析
　3.2　数量化II類
　3.3　数量化思想をみる
4.　外的基準のない多変量解析Ｉ―主成分分析と関連技法
　4.1　主成分分析Ｉ―イントロダクション
　4.2　主成分分析II―方法の詳細
　4.3　数量化III類
　4.4　数量化IV類
　4.5　似ているものの図示―多次元尺度解析法の話―
5.　多的基準のない多変量解析II
　5.1　因子分析
　5.2　因子抽出の方法１―主因子解法と最尤法
　5.3　因子抽出の方法２―セントロイド解法
　5.4　因子負荷量行列の回転
　5.5　バリマックス回転，コーティマックス回転
　5.6　因子得点
　5.7　因子分析法雑感
6.　クラスター分析
　6.1　データの自動的分類
　6.2　類似性の測度と分類の最適基準
　6.3　クラスター化の計算手法
　6.4　項目の分類
　6.5　クラスター分析の特質
　6.6　社会調査の信頼性を考える
7.　付　録
　7.1　行例計算について
　7.2　確率楕円について
　7.3　確率分布の計算
　7.4　統計ソフトウェアの期待するもの
8.　参考文献
9.　編者あとがき
10.　索　引