書籍情報

多変量解析は、実験やアンケート調査で収集されたデータを分析して、複雑に絡み合っている要因相互の関係を明らかにし、目的を解決するための関係式（モデル式）を作成してくれる手法です。したがって、多変量解析は、職業や、文科系・理科系を問わず、データ分析を行う人ならば、必ず勉強しておかなければならない手法であると思います。

多変量解析は数式が多く、大変難しいと思われがちですが、データ分析をする人が学ぶのは、数式ではなく現実の仕事や研究に応用する方法です。このことを踏まえて筆者は、数学的理論はできるだけ省き、具体例を用いてわかりやすく、しかも重要なことはきっちり解説しようという方針で、この本を執筆いたしました。

本書は重回帰分析、数量化1 類、拡張型数量化1 類、判別分析、正準判別分析、コンジョイント分析を解説します。さらに数学が苦手な人のために「ベクトルと行列」「距離」について付録を設けました。

なお2 冊目以降では数量化2 類、拡張型数量化2 類、因子分析、主成分分析、数量化3 類、コレスポンデンス、クラスター分析、共分散構造分析、ロジスティック回帰などについて解説していく予定です。