大好評の「4Steps エクセル統計」の多変量解析版です．エクセルのアドインソフト Mulcelを使って，これからはエクセルでも簡単に多変量解析ができます．「4Steps エクセル統計」と同じく，例題を見て解析ができます．
◎ 本書で扱う7つの基本的手法
1．重回帰分析 Multiple Regression Analysis ： 多くの変数から特定の変数を予測する手法．
2．主成分分析 Principal Component Analysis ： 多くの変量から新たに少数の合成変量を求め，情報を集約する手法．
3．因子分析 Factor Analysis ： データが持つ潜在的な要因を見つけ出して，単純化した構造で分析する手法．
4．判別分析 Discriminant Analysis ： データ間の関係から所属するグループを見つける手法．
5．正準相関分析 Canonical Correlation Analysis ： 変量群の間の関係を分析する手法．
6．クラスター分析 Cluster Analysis ： データの間の距離を定義して似たもの同士をグループにまとめる手法．
［1］最短距離法 ［2］最長距離法 ［3］群平均法 ［4］重心法 ［5］メディアン法 ［6］ウォード法
7．数量化理論 Quantification Theory ： 質的なデータに数値を与えて解析を行う手法．
［1］数量化 I 類 ［2］数量化 II 類 ［3］数量化 III 類 ［4］数量化 IV 類

1章　重回帰分析
　1-1　重回帰分析
　　　・決定係数（寄与率）（R2），重相関係数（R）
　　　・自由度修正済み決定係数（R*2）
　　　・赤池の情報量基準（AIC）
　　　・Y評価の標準誤差
　　　・ダービン・ワトソン比
　　　・多重共線性
　　　・分散分析表
　　　・偏回帰係数の検定と区間推定
　　　・重回帰分析で分析できるデータフォーム
　1-2　変数選択－重回帰分析
　　　・変数選択の基準
　　　・変数選択－重回帰分析で検定できるデータフォーム
2章　主成分分析
　　　・寄与率
　　　・累積寄与率
　　　・因子負荷量
　　　・主成分得点
　　　・主成分の採用
　　　・主成分の考察
　　　・主成分分析で分析できるデータフォーム
3章　因子分析
　　　・共通性の推定
　　　・因子負荷行列の推定
　　　・因子数の設定
　　　・因子の解釈
　　　・因子軸の回転
　　　・因子の寄与量，寄与率
　　　・因子得点の推定
　　　・因子分析で分析できるデータフォーム
4章　判別分析（1）─ 2群の判別 ─
　4-1　線形判別関数
　　　・誤判別の確率
　　　・分散共分散行列の等分散性の検定
　　　・線形判別関数の係数の検定
　　　・線形判別関数で分析できるデータフォーム
　4-2　2次判別関数
　　　・2次判別関数で分析できるデータフォーム
5章　判別分析（2）─ 多群の判別 ─
　5-1　線形判別関数（変数選択）
　　　・判別の有意性の検定
　　　・係数の有意性の検定
　　　・変数の選択
　　　・線形判別関数（変数選択）で分析できるデータフォーム
　5-2　正準判別分析
　　　・正準判別変量の有意性の検定
　　　・正準判別分析で分析できるデータフォーム
6章　正準相関分析
　　　・正準変量の解釈，正準負荷量と寄与率
　　　・交差負荷量と冗長性指数
　　　・正準相関係数の検定
　　　・正準相関分析で分析できるデータフォーム
7章　クラスター分析
　　　・階層的クラスター分析の考え方
　　　・階層的クラスター分析の方法
　　　・非類似度
　　　・デンドログラム
　　　・クラスター分析で分析できるデータフォーム
8章　数量化理論
　8-1　数量化 I 類
　　　・重相関係数R，決定係数R2，自由度修正済み決定係数，Y評価の標準誤差
　　　・範囲，偏相関係数
　　　・要因効果の検定
　　　・数量化 I 類で分析できるデータフォーム
　8-2　数量化 II 類
　　　・相関比
　　　・範囲，偏相関係数
　　　・数量化 II 類で分析できるデータフォーム
　8-3　数量化 III 類
　　　・数量化 III 類で分析できるデータフォーム
　8-4　数量化 IV 類
　　　・数量化 IV 類で分析できるデータフォーム