関連表（分割表）
処理と製表をする前のデータは通常、生データ 1ないし未加工データ 1と呼ばれ、処理と製表をした後のデータは基礎データ 1ないし第一次データ 1と呼ばれる。基礎データは通常、統計表 4の形でまとめられた絶対値 3の系列 2からなる。このような表のデータは通常、年齢や子供数といった特定の変数 5ないし変量 5に関して分類されたり、特定の属性 6ないし特性 6（すなわち性、配偶関係等）に関して分類されたりする。データがいくつかの変数ないし属性に関して同時に分類されるような表は、クロス集計表 7ないし関連表（分割表） 7と呼ばれる。要約表 8は個別表 9ほど詳細でない情報をもたらす。
- 1. データが分析単位としての個人（110-2）に関するものである場合、それはミクロ・データmicro-dataと呼ばれる。集計データaggregate dataないしマクロ・データmacro-dataは、たとえば国家や一国内の行政単位といった個人以外の分析単位に関するものである。ミクロ・データは実地調査（203-5）や人口動態登録簿の標本から得られる。ミクロ・データの新たな利用源としてセンサス公共利用標本census public use sampleがあるが、これは関心をもつユーザーの分析目的のために供せられるセンサスの個票から、系統抽出ないし無作為抽出した標本である。
- 7. 母集団内における単一の変数ないし属性の分布を示す表は、一般的に度数表frequency tableと呼ばれる。
分割表
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/12/02 00:28 UTC 版)
分割表（英: contingency table）は、統計学または日本工業規格において、2つ以上の変数（名義尺度が一般的）の間の関係を記録し分析するためのもの[1]。
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- ^ JIS Z 8101-1 : 1999, 2.10 分割表.
分割表
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/05 08:23 UTC 版)
n {\displaystyle n} 個の要素からなる集合 S {\displaystyle S} に対し、2つのグループ化または分割（クラスタリングなど） X = { X 1 , X 2 , … , X r } {\displaystyle X=\{X_{1},X_{2},\ldots ,X_{r}\}} と Y = { Y 1 , Y 2 , … , Y s } {\displaystyle Y=\{Y_{1},Y_{2},\ldots ,Y_{s}\}} を考える。 X {\displaystyle X} と Y {\displaystyle Y} の重なりは、次のような分割表 [ n i j ] {\displaystyle \left[n_{ij}\right]} にまとめることができる。ここで、 n i j {\displaystyle n_{ij}} のそれぞれは、 X i {\displaystyle X_{i}} と Y j {\displaystyle Y_{j}} が共有するオブジェクトの数を表す 。すなわち、 n i j = | X i ∩ Y j | {\displaystyle n_{ij}=|X_{i}\cap Y_{j}|} 。 X ╲ Y Y 1 Y 2 ⋯ Y s sums X 1 n 11 n 12 ⋯ n 1 s a 1 X 2 n 21 n 22 ⋯ n 2 s a 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ X r n r 1 n r 2 ⋯ n r s a r sums b 1 b 2 ⋯ b s {\displaystyle {\begin{array}{c|cccc|c}{{} \atop X}\!\diagdown \!^{Y}&Y_{1}&Y_{2}&\cdots &Y_{s}&{\text{sums}}\\\hline X_{1}&n_{11}&n_{12}&\cdots &n_{1s}&a_{1}\\X_{2}&n_{21}&n_{22}&\cdots &n_{2s}&a_{2}\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\X_{r}&n_{r1}&n_{r2}&\cdots &n_{rs}&a_{r}\\\hline {\text{sums}}&b_{1}&b_{2}&\cdots &b_{s}&\end{array}}}
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