いよいよ第4章「2変数データの分析」のスタートです。今回から、2つの変数の関係の見方を学びます。
これまでの章では1つの変数（1変数）だけを見てきましたが、ここからは2つの変数の組み合わせを見ていきます。
まずは基本の確認から。質的変数と量的変数、覚えていますか？
質的変数は、カテゴリで分類されるデータです。性別、血液型、職業などが代表例でしたね。
量的変数は、数値で測れて計算もできるデータです。身長、体重、テストの点数などが代表例でしたね。
質的か量的か。この見極めが、2変数の関係を分析するときの出発点になります。
さえ2つの変数を見るときは、まず「どっちの種類か？」を見極めるのがスタートだよ！
2つの変数を組み合わせると、パターンは4つできます。
質的×質的ならクロス集計表、量的×量的なら散布図が向いています。
質的×量的なら群別の代表値比較や並列箱ひげ図、量的×質的はロジスティック回帰という難しい手法になります。
今回は、このうち質的×質的の「多重クロス集計表」と、量的×量的の「散布図」を扱います。
まずは質的変数同士の関係を見る、多重クロス集計表からです。
以前、性別×血液型のようなクロス集計表を学びましたね。あれは2つの質的変数の関係を見る基本の表でした。
そこにもう1つ変数を加えて、3つ以上の質的変数を同時に集計する表を「多重クロス集計表」と呼びます。
例で見てみましょう。通販サイトで、性別・年代・商品の購入有無を集計したとします。
男性は20代15人・30代22人・40代18人が購入し、購入率は30%・44%・36%でした。
女性は20代28人・30代32人・40代25人が購入し、購入率は56%・64%・50%でした。
こうして並べると、女性のほうが全体的に購入率が高く、特に30代が最も高いとわかります。
1つの変数だけでは見えない情報が、変数を組み合わせることで浮かび上がってきます。
これが多重クロス集計表のメリットです。
多重クロス集計表は、Excelのピボットテーブルを使えば簡単に作れます。実務でもよく登場します。
さえピボットテーブルの操作に慣れておくと、多重クロス集計表もサクサク作れるようになるよ！
今回のポイントは「質的×質的は多重クロス集計表」ということ。
次回は、量的変数同士の関係を見る「散布図」に進みます。
