重回帰分析をはじめとして、因子分析や主成分分析、階層型ニューラルネットワークや決定木、プロビット分析、パス解析、共分散構造分析などの１６の手法をわかりやすく解説。とまどいがちなデータの入力から“出力結果の読み取り方”まで、ＳＰＳＳの画面を１枚１枚追っていけば、誰でもすぐに使えるよう書かれている。
もくじ情報：重回帰分析；階層型ニューラルネットワーク；ロジスティック回帰分析；プロビット分析；非線型回帰分析；対数線型分析；ロジット対数線型分析；決定木；主成分分析；因子分析；判別分析；クラスター分析；多次元尺度法；コンジョイント分析；パス解析；共分散構造分析

石村　光資郎(イシムラ　コウシロウ)
２００２年慶応義塾大学理工学部数理科学科卒業。２００８年慶応義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻修了。現在、東洋大学総合情報学部専任講師。博士（理学）