1.　情報の縮約―情報要約手段の原理
　1.0　ひとつの例(例1)
　1.1　情報縮約の論理
　1.2　このテキストで取り上げること
2.　主成分とその誘導
　2.1　主成分
　2.2　主成分の誘導
　2.3　因子負荷量と寄与率
　2.4　分析の手順
　2.5　通用例―食習慣の地域差(例1)
3.　主成分分析の数理
　3.1　数理の構成
　3.2　計算手続き
　3.3　人カデータ，出カデータのスケーリング
　3.4　回帰分析と主成分分析
4.　主成分分析の適用についての考え方
　4.1　テストの総合評点を求める問題(例14)
　4.2　2変数の分布をみる問題(例12)
　4.3　変化を説明する問題―食生活パターンの年次変化(例2)
　4.4　概念体系の想定に対応する指標を求める問題―新国民生活指標(例10)
5.　主成分分析の適用を助ける補助手段
　5.1　相関関係の情報要約―暮らしやすさの評価(例7)
　5.2　主成分スコアーの図示―暮らしやすさの評価(例7)
　5.3　被説明変数・説明変数をおりこむ―暮らしやすさの評価(例7)
　5.4　集計表を利用する―家計支出パターンの収入階級別比較(例4)
　5.5　傾向性と個別性―家計支出パターンの収入階級別比較(例4)
6.　主成分の解釈と軸の回転
　6.1　データの分布と軸の回転
　6.2　解のパターン
　6.3　バリマックス法
　6.4　プロクラステス回転
　6.5　階層構造をもつ場合
　6.6　軸の回転に対する見方
7.　カテゴリカルデータの数量化
　7.1　2変数の関連度を表わす情報量(例5)
　7.2　数量化の考え方
　7.3　日本人の生きがい観(例5)
　7.4　社会意識の比較―複数の集計表を結合して分析(例8)
　7.5　社合意識の地域比較―複数の集計表を結合して分析(例8)
　7.6　子供の教育に関する意識―結合する集計表のタイプに注意(例6)
　7.7　テスト結果の総合評価(例11)
　7.8　政治意識の分析―個別データの分布をみる(例9)
8.　データパターンと尺度値の関係
　8.1　典型的なデータパターンと尺度値
　8.2　基礎データの区分並べかえ(スケーログラム)
　8.3　個別データ，集計表，バート表
　8.4　数量化の方法の適用方式―D表の場合
　8.5　数量化の方法の適用方式―B表の場合
　8.6　数量化の方法の適用方式―C表の場合
9.　分析計画―変化を検出するために―
　9.1　尺度(基準)の変化尺度値の変化(例5)
　9.2　時系列データの分析
　9.3　食生活のパターンの変化(例3)
　9.4　社会意識の年次変化と年齢別変化(例19)
10.　まとめにかえて
付　録
　A.　分析例とその資料源
　B.　図・表・問題の基礎データ
　C.　プログラムの使い方
　D.　統計ソフトUEDA
索　引