第1章　RStudioの操作とロバスト統計●より現実に即した対処法
Section 1-1　RStudioを用いた統計分析の基本操作
Section 1-2　ロバスト統計
Section 1-3　ロバスト統計を適用する

第2章　クラスタ分析●データの傾向でグループ化する
Section 2-1　クラスタ分析とは
Section 2-2　クラスタ分析の実践

第3章　階層線形モデル●階層的データを分析する
Section 3-1　階層性線形モデルとは
Section 3-2　階層線形モデルの理論
Section 3-3　階層線形モデルの種類
Section 3-4　独立変数の中心化（センタリング）
Section 3-5　モデルの適切さの検討
Section 3-6　階層線形モデルの実践―HLM7を用いた実践例

第4章　一般化可能性理論●パフォーマンスの信頼性を予測する
Section 4-1　一般化可能性理論とは
Section 4-2　一般化可能性理論による分析の流れ
Section 4-3　一般化可能性理論を用いた分析の例
Section 4-4　多変量一般化可能性理論と分析例
Section 4-5　一般化可能性理論のまとめ

第5章　項目応答理論●標本依存と項目依存を克服した測定を実現する
Section 5-1　項目応答理論とは
Section 5-2　テストの等化
Section 5-3　2値型ロジスティックモデル
Section 5-4　多値型応答モデル
Section 5-5　モデル適合度指標と分析プログラム
Section 5-6　irtoysとEasyEstimationを使用した2値モデルの分析
Section 5-7　EasyEstimationによる２値モデルの分析
Section 5-8　項目固定等化法
Section 5-9　FacetsによるMFRM分析

第6章　ノンパラメトリック検定●名義尺度と順序尺度を分析する
Section 6-1　名義尺度データの集計と分析方法
Section 6-2　名義尺度の多重比較と効果量
Section 6-3　カイ2乗検定
Section 6-4　カイ2乗検定の実践例
Section 6-5　リスク比とオッズ比の求め方
Section 6-6　対応のあるデータを比較する
Section 6-7　順序尺度の検定
Section 6-8　順序尺度検定の実践

第7章　コーパス分析●コーパスツールを用いて語句の出現頻度を比較する
Section 7-1　コーパスとコーパス活用のためのツール
Section 7-2　AntConcを用いた分析事例
Section 7-3　品詞タグを付けたコーパスの比較
Section 7-4　教育実践と学習用コーパスの紹介
Section 7-5　コーパスにおける出現頻度を用いた検定
Section 7-6　ランダムフォレストによる重要度を利用する分析

第8章　コレスポンデンス分析●カテゴリ項目間の関係を図で探る
Section 8-1　カテゴリ変数とクロス集計表
Section 8-2　コレスポンデンス分析の例
Section 8-3　多重コレスポンデンス分析の例

第9章　質的分析●授業観察を分析する
Section 9-1　質的分析とは
Section 9-2　データ収集方法
Section 9-3　質的研究の主な手法
Section 9-4　アクションリサーチ
Section 9-5　アクションリサーチの実例

第10章　テキストマイニング●大量の記述式アンケートを分析する
Section 10-1　テキストマイニングとは
Section 10-2　テキストマイニングの分析
Section 10-3　コンセプトの取り出しと定義
Section 10-4　コンセプトと外部変数の関連の分析
Section 10-5　コーディング・ルールを用いた分析の例