はじめに
第1部　入門編
第1章　初心者のための解説
1.1　分散分析法とは
1.2　分散分析表の求め方
1.3　分散分析法における検定
1.4　交互作用とは
1.5　多重比較法とは
1.6　母数因子（固定因子）、変量因子（ランダム因子）とは
1.7　経時データとは
1.8　経時データのための分析手法
第2章　各種モデルの概要と結果の見方
2.1　混合効果分散分析モデル
2.2　プロファイル分析モデル
2.3　成長曲線モデル　―成長曲線モデル（1群）―
2.4　成長曲線モデル　―成長曲線モデル（2群）―
2.5　拡張成長曲線モデル
2.6　線形回帰モデル
2.7　ランダム係数モデル
第2部　メソッド編
第3章　混合効果分散分析モデル
3.1　混合効果分散分析モデルとは
3.2　1 群の場合
3.3　共分散構造の検証
3.4　多群の場合
3.5　多重比較
3.6　モデル選択基準
第4章　プロファイル分析モデル
4.1　プロファイル分析モデルとは
4.2　2 群の場合
4.3　多群の場合
4.4　モデル選択基準
第5章　成長曲線モデル
5.1　成長曲線モデルとは
5.2　1 群の場合
5.3　多群の場合
5.4　モデル選択基準
第6章　拡張成長曲線モデル
6.1　階層型拡張成長曲線モデルとは
6.2　2 階層型拡張成長曲線モデルー各層が１群の場合
6.3　2 階層型拡張成長曲線モデルー各層が多群の場合
6.4　モデル選択基準
第7章　線形回帰モデル
7.1　線形回帰モデルと推測
7.2　1 群の場合
7.3　多群の場合
第8章　ランダム係数モデル
8.1　ランダム係数モデルとは
8.2　推測法
8.2.1　推　定
8.2.2　検　定
8.3　部分ランダム係数モデル
8.4　モデル選択基準
第9章　多変量基本分布・検定・AIC基準
9.1　多変量基本統計量
9.2　多変量正規分布・ウィシャート分布
9.3　検　定
9.4　ホテリング・ラムダ分布
9.5　AIC 基準
第3部　事例編
第10章　犬の冠動脈の洞結節におけるカリウム濃度〈事例1〉
10.1　分析目的・データ・モデル
10.2　分析結果
第11章　母親の身長に応じた、少女の身長〈事例2〉
11.1　分析目的・データ・モデル
11.2　分析結果
第12章　記憶個数と経過時間との関係〈事例3〉
12.1　分析目的・データ・モデル
12.2　分析結果
参考文献
付録 ― 経時データ分析ソフトウェアの紹介
索　引