クロス集計表と分割表の違いを徹底解説！初心者でも分かるデータ分析の基礎

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クロス集計表と分割表の基本的な違いを知ろう

クロス集計表はデータ分析でとてもよく使われる基本ツールです。二つの分類データを同時に並べて、どの組み合わせがどれくらい存在するのかを表にします。たとえば「性別」と「好きな科目」を横と縦に並べて、各セルには該当する生徒の人数が入ります。こうすることで、「男の子は数学が好き」「女の子は英語が好き」といった、属性同士の関係性を直感的に見ることができます。ここでのポイントは、列と行の両方にカテゴリがあること、セルの値が頻度であることです。さらに割合をみるときも有効で、 row-wise や column-wise の割合を計算して、全体の中で各組み合わせがどのくらいの比率を占めているかを示せます。

一方の分割表とは、ある基準でデータを細かく分け、各グループの内訳を示す表のことを指します。たとえば「学年別の成績内訳」や「部活別の男女比」といったケースです。分割表は横軸にグループを取り、縦軸にはそのグループ内の別のカテゴリを並べ、各セルには該当するデータの数や割合が入りますが、主な目的は「全体をいくつかのグループに分けたときの中身を詳しく見ること」です。分割表はしばしばサブトータルやグループ別の小計を使って全体像を補完します。このように、クロス集計表は二つの変数の関係性を探すのに向いており、分割表は三つ以上の層でデータを分解して内訳を詳しく把握するのに向いています。

以下の表は両者の違いを要点だけ整理したものです。

実務の現場では、どちらを使うかを「知りたい情報の種類」で決めるのがコツです。例えば、属性同士の関連性を見たいときはクロス集計表、特定のグループ内の内訳を細かく見たいときは分割表を選ぶと手早く目的を達成できます。

<table> ポイント <th>クロス集計表 分割表 目的 二つの変数の同時分布を表す ある変数を基準に細かく分割した内訳を表す 軸の構成 行と列の二軸 一軸が分割基準、もう一軸はカテゴリ 指標 頻度や割合 グループ別の内訳、割合、サブトータル 用途 関連性の有無を探る 部門別・属性別の比較・内訳確認 table>

具体的な例で学ぶ

では実際の例を使って両者を比べてみましょう。クラス全体のアンケートデータを使います。性別と好きな科目の組み合わせをクロス集計表にすると、どの組み合わせが多いかがすぐに見えます。例えば男子は数学が好き、女子は英語が好きといった傾向が発生しているかもしれません。ここではセルの数だけでなく、全体に対する割合も併せて表示すると、サンプルが非常に少ないクラスでも「どの傾向が安定しているか」を判断しやすくなります。分割表では、学年別に内訳を出す場合に有効です。1年生・2年生・3年生ごとに好きな科目の内訳を分けて表示することで、年齢や進路による傾向を詳しく比べることができます。データを見やすくするためには、サブトータルを入れて全体像を補足する工夫も大切です。さらに可視化の工夫として、色分けや小さなグラフを併用すると、読者が直感的に違いをつかみやすくなります。

実務での使い分けと注意点

実務で両表を使い分けるときは、まず質問の性質を考えましょう。関係性を探る質問にはクロス集計表が適しています。反対に、特定のグループごとの内訳を知りたい場合は分割表を選ぶと効率的です。作成時のコツとして、最初は総数を確認し、次に割合を出し、最後にサブグループの小計を足す順番で進めると、全体像と部分の両方が崩れにくくなります。データの欠損には注意しましょう。欠損値が多いと、表の解釈が難しくなるだけでなく、バイアスが入りやすくなります。欠損をどう扱うかは分析目的に合わせて決め、報告書にはその前提を明記することが重要です。

また、演算や比率の計算方法にも注意点があります。行割合・列割合・全体割合のどれを使うかで読み方が変わってきます。初心者は初めは頻度を重視し、慣れてきたら割合の解釈に移るとミスを減らせます。グラフ化の段階でも、横軸・縦軸のラベルを明確にし、セルの意味を読み手がすぐ理解できるように工夫しましょう。最後に、資料の受け手を想定して、必要な情報だけを絞って表を作ると伝わりやすくなります。過剰な情報は混乱を招くため、要点を絞ることが大切です。

ピックアップ解説

そういえば、クロス集計表を作るときに気をつけたいのはデータの欠損とセルの合計の扱いだよね。僕も最初は、欠損があるとすべての割合が崩れてしまうのかと焦ったことがある。実際には欠損をどう扱うかを事前に決めておくことが肝心。たとえば欠損を「別扱い」にするか、分析対象から除外するのかを決めるだけで、表の解釈はぐっと安定するんだ。あと、セルの値が少ない場合は割合を表示するだけで判断が難しくなることがある。そんなときは母集団のサイズを添えて、全体との比較をする癖をつけると良い。データの読み取りは、数字だけでなく、背景にある現象や仮説も一緒に考えると楽しいよ。

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