あるひとつの変数（たとえば，買う/買わない，購買点数/金額）に，他のどんな変数が連関しているのか（＝時間的に先行しているかどうかは分析上は分からない）見てみます．ここでは，アンケートの回答によって得られた複数の設問に対する回答から，13の尺度得点を計算し，この13の尺度得点と「ブラウズ頻度」（インターネットでwebをどのくらい見るか）の連関を，決定木を描いて見ていきます．
インターネットでwebを見る頻度が，低い（1）〜高い（5）によって，どういった心理的特性が違うのか見ていきます．なお，ここでは，木を複雑にしないため，いちど分岐に使用した変数は，繰り返して（2回以上）分岐に使用しないという制約を加えて木を成長させています．
心理的特性としては，「社会的外向性」「活動性」「共感性」「進取性」「持久性」「規律性」「自己顕示性」「攻撃性」「非協調性」「劣等感」「神経質」「抑うつ性」「虚構性」の13の尺度得点を使用します．各得点は「0」〜「6」の値をとる間隔尺度です．値が大きいほどそうした特性が強いことをあらわします．
このデータについて，基準変数に「ブラウズR」（＝ブラウズ頻度）を間隔尺度として，予測変数に「社会的外向性」〜「虚構性」の13変数すべてを順序尺度として，決定木を描いてみます．なお，分割の際のp-値は「0.05」（5％）より小さいとき，分割（木の成長）停止基準のF-値は「2」として計算しました．
全体（追加説明率の累計値）として，心理的特性では，インターネットの利用程度の多寡はそれほど説明しない（多少（変数を繰り返し使用しない範囲で7〜8％）は説明する）ようです．
ただ，全体の6％ほどの人しか該当しませんが，進取性が高く，抑うつ性が高い（鬱性は低い）と，ブラウズ頻度は高い（webをよく見る）ようです．
このケースでは，使った13変数すべてが分岐変数に選ばれましたが（実行時に木の成長をひろげない（F値を大きくする）ことはできますが，このケースでは，どの変数も効果は限定的で，この方法では，あまりあれこれ検討しすぎないほうが良いでしょう），もっと変数が多い場合に，見るべき変数を絞り込むのに有用な場合があります（たとえば以下のPDFファイル（Ｏ２Ｏ効果のいち事例）参照）．