Nella nuova versione ampliata e aggiornata, il volume offre una introduzione sistematica alle operazioni di analisi dei dati comunemente etichettate con l'espressione 'analisi multivariata'. Oltre alla presentazione degli strumenti, nel testo si dedica ampio spazio agli aspetti applicativi ricorrendo a numerosi esempi tratti da effettive ricerche empiriche al fine di fornire ai lettori le conoscenze preliminari indispensabili per usare in modo critico - e perciò utile ed efficace - l'analisi multivariata nelle proprie attività di ricerca. La semplificazione delle procedure che ormai caratterizza quasi tutti i programmi informatici illude molti utenti di essere in grado di usare l'analisi multivariata dei dati senza avere le necessarie conoscenze teoriche e metodologiche. Il nostro auspicio è che la nuova edizione di Tecniche e modelli di analisi multivariata possa diventare uno strumento utile per quei ricercatori che intendono applicare consapevolmente l'analisi multivariata evitando l'infatuazione per la matematica, tipica dei neofiti, che conduce all'inversione del rapporto fra i fini e i mezzi. Le tecniche e i modelli illustrati nel testo sono suddivisi rispetto alla natura delle variabili che possono essere trattate. Nel volume si presentano l'analisi in componenti principali, l'analisi dei gruppi, l'analisi discriminante, le tecniche di scaling, alcune tecniche di analisi delle corrispondenze, la regressione multipla, l'analisi fattoria-le, i modelli di equazioni strutturali, i modelli loglineari, la regressione logistica e l'analisi della varianza.