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。

メジャーな多変量解析のすべてについて解説していきます。内容が多いことから、3 つの編に分け解説しています。

1 冊目の「回帰分析・判別分析・コンジョイント分析編」では、重回帰分析、判別分析、正準判別分析、数量化1 類、拡張型数量化1 類、コンジョイント分析を解説しました。

2 冊目の本書では、ロジスティック回帰、数量化2 類、拡張型数量化2 類、時系列分析、カプランマイヤー法とCox 比例ハザードモデルを解説します。3 冊目では、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、共分散構造分析について解説しています。