１．多変量解析の概要
　1.1 多変量データ
　　・変数の種類
　　・変数の役割
　1.2 多変量解析の方法
　　・多変量解析法
　　・予測型手法
　　　(1)重回帰分析
　　　(2)質的変数による重回帰分析
　　　(3)質的変数を含んだ重回帰分析　　
　　　(4)判別分析
　　　(5)質的変数による判別分析
　　　(6)質的変数を含んだ判別分析
　　　(7)ロジスティック回帰分析
　　　(8)累積ロジスティック回帰分析
　　・分類型手法
　　　(1)主成分分析
　　　(2)因子分析
　　　(3)対応分析
　　　(4)クラスター分析
　　　(5)数量化理論IV類・多次元尺度構成法

２．重回帰分析
　　2.1 重回帰分析の基本
　　例題）満足度アンケート
　　　・回帰分析の概要
　　　・回帰係数と回帰式
　　　・回帰式の有意性　
　　　・寄与率
　　　・残差の標準偏差
　　　・偏回帰係数の t値と p値
　　　・多重共線性
　　　・残差の検討
　　2.2 重回帰分析の応用
　　　・ダミー変数
　　　・変数選択

３．判別分析
　3.1 判別分析の基本
　　例題）アンケート調査
　　・判別分析とは
　　・マハラノビスの距離
　3.2 判別分析の実際

４．主成分分析
　4.1 主成分分析の基本
　　・主成分分析のねらい
　　・変数の統合と主成分分析
　　・主成分分析のデータ表
　　・主成分分析の効用
　　・データの標準化
　　・主成分分析の種類
　4.2 主成分分析の実践
　　例題）試験点数の主成分分析
　　・主成分分析の結果

５．対応分析
　5.1 分割表（クロス集計表）への適用
　　 例題）4×5分割表
　　・対応分析の種類
　　・基礎的な解析
　　・対応分析の結果
　5.2 01データ表への適用
　　 例題）コレスポンデンス分析
　　・解析の考え方
　　・対応分析の結果
　　・同じデータの主成分分析の結果

　　□質疑応答□

　　※例題の数や内容は変更になる可能性がございます。