多変量データ分析または多変量解析において、実際に使用される手法としては重回帰分析、主成分分析、因子分析あたりが多い。本書ではこれに続き利用頻度の多い、一般化線形モデル関連の手法やマルチレベル分析を取り上げた。また、数式は最小限にとどめ、図解やグラフで考え方を理解できるように心がけた。

本書では、友人獲得尺度や授業評価の要因などのデータを用いて、さまざまな分析手法の実行手順と結果の見方を紹介。また、その分析手法がどのようなデータに適応するのか、分析前提として知っておくべきこと、注意すべき点についても丁寧に解説しています。

本書では各分析手法について、簡単な理論と関連する統計量の意味を述べる「解析のしくみ」と、SPSSによる具体的な解析の手順と注意事項を示す「解析の実践」の2章構成になっている。基礎と応用の両面から学ぶことができる、初心者にもある程度の経験を積んだ人にも役に立つ本書。

グラフを描く習慣を身につけたら、“データは数値そのものではなく、点と線で表現すると生きる。重要なことを訴える”と気付いたのです。データをとる前の計画、とり方、とった後の評価ということの大切さを知り、後半では統計解析を行う上で最もややこしい、分散分析の手法を解説。線形混合モデルにも触れています。