クロス表：縦横でカテゴリーをクロスした表

ふつうの統計表は、おおもとは個別データで、それをまとめて統計表に仕上げます。

したがって個別データがまず問題となります。

もともとの個別データは、性別、購入商品のようなカテゴリーデータと、年齢、購入量のような数量データとに大きく分けられます。

後者の数量データについては、度数分布から回帰分析に至るまで様々の取り扱いが可能です。

しかし前者のカテゴリーデータではこのような扱いができません。

統計表は、ふつう縦横をクロスしたおなじみの様式で示されます。

この表を作るには、まず2種類の個別データを選んで、縦横のカテゴリーの組み合わせを作らなければなりません。

これが第一のステップです。

そこで、ある人数の女性について、それぞれの「年代」と購入化粧品の種類がカテゴリーとして与えられたものとします。

これをもとにして統計表を作ってみましょう。

なお、このように縦横でカテゴリーをクロスした表を、文字どおりにクロス表と呼んでいます。

データの積み上げ

次に第二のステップとして、個別データを積み上げなければなりません。

これには２つの場合があります。

�@数え上げる：　まず対象者を年代に分類して、化粧品の種類別に購入した人数を数え上げます。

たとえば、ある月にメーク製品を買った人数、基礎化粧品類を買った人数、ファンデーションを買った人数、ヘアケア製品を買った人数というふうにカウントします。

さらに、メークなら口紅、アイシャドウ、アイブロウ、マスカラ、ほほ紅、マニキュアとたくさんあります。

分類のこまかさは問いませんが、ともかくそれぞれの購入者を数えて計上します。

�A足し上げる：　購入金額がわかっている場合、購入者数だけではなくその金額も集計に用います。年代ごとに化粧品種類別の購入金額を足し上げるのです。

以下の図はこの２種類の表を示すものですが、要するに表の外側は同じで中身が人数か金額かの違いです。

うっかりして、「おや、同じ表だ」と勘違いしないようにしましょう。

中身は、一方は人数、他方は金額です。

実数表とパーセント表

これらの表は、もとのデータを数えたまま、あるいは足し上げたままです。

したがって、それぞれのマス目の数字は、人数、購入金額のような実数そのものです。

これは「実数表」と呼ばれます。

このままでもよいのですが、さらに次のように加工するのが普通です。

�@対象者人数でそれらの数字を割り算します。それが比率となるわけですが、ふつうはパーセント表示するので、ここでは実務的に「パーセント表」と呼ぶことにしましょう。

�A購入金額計で割り算します。これも比率となって、やはりパーセント表が得られます。ところで、人数で割り算することもできます。するとこれは、平均値になってしまいます。１人平均購入金額です。

このように加工したほうが、いちいち「もとの人数が何人でそのうち何人がどうした」などと気を回すことがなく、内容を理解するのに楽です。

ただし、対象者の数がきわめて小さいときには、比率があまり信頼できないので、もとの実数のままで分析することもないわけではありません。

「当社の社員の66.7%がカレーライスを好む」といえばいかにも信頼できそうですが、あるレストランにたまたま当社社員が３人いて、２人がカレーライスを食べていたと聞けば、信頼度は当然ぐんと低くなります。