今回は社会科学研究
マーケティング分析
ビジネス戦略など様々な分野で
使用されるデータ分析の手法の一つ
クロス集計表に関して説明
その後、クロス集計表を作成し
オッズ比と使って
分析結果を確認していきます。
- クロス集計表に関して知りたい
- クロス集計表を作成、分析がしたい
- オッズ比に関して理解を深めたい
クロス集計とは?
データのクロス集計は
複数の変数を組み合わせて集計することを示します。
具体的には
異なるカテゴリやグループのデータを
交差表や、ピポットテーブルなど
使用して分析することです。
これによりデータの特徴や関係性を可視化し
傾向やパターンを見つけます。
2元クロス集計表を作成する
駅からアパートまでの距離と
家賃でクロス集計を作成します
駅からアパートまでの距離
(A:10分未満,B:10分以上)と分け
(A:近い,B:遠い)とする。
家賃を(A:8万未満とB:8万以上)
に分けて(A:安い,B:高い)として
(近い,安い),(近い,高い),(遠い,安い)(遠い,高い)
で集計をしていく
集計した結果が
これです!
距離/家賃 | 安い | 高い | 計 |
近い | 40 | 35 | 75 |
遠い | 45 | 30 | 75 |
計 | 85 | 65 | 150 |
次に部屋の広さと家賃の
クロス集計表を作っていきます
部屋の大きさを(A:\(25m^2\)未満,
B:\(25m^2\)以上)に分け
(A:狭い:B:広い)とする。
家賃を(A:8万未満とB:8万以上)に分け
(A:安い,B:高い)として
物件150件のクロス集計表を作る。
駅からの近さは同じとする。
広さ/家賃 | 安い | 高い | 計 |
狭い | 60 | 15 | 75 |
広い | 25 | 50 | 75 |
計 | 85 | 65 | 150 |
クロス集計表からオッズ比を計算する
部屋の広さと価格の影響が
大きいと表2の集計結果から
読み取れそうなので
オッズ比を利用して
分析を進めていきます
行の合計で各表の値を割る
大きさ/家賃 | 安い | 高い | 計 |
狭い | 80 | 20 | 100 |
広い | 33.4 | 66.6 | 100 |
表から次のことが言える
- 部屋が狭い物件
部屋が狭い物件の中で家賃が安い物件は80%
部屋が狭い物件の中で家賃が高い物件は20% - 部屋が広い物件
部屋が広い物件の中で家賃が安い物件は33.4%
部屋が広い物件の中で家賃が高物件は66.6%
次にオッズ比を用いて表を分析する
- 部屋が狭い物件のオッズ
0.8/0.2=4
→安くて狭い物件が高くて狭い物件より4倍存在する - 部屋が広い場合のオッズ
0.334/0.666=0.5
→安くて広い物件が高くて広い物件より0.5倍存在する - オッズ比
4/0.5=8
→安くて狭い物件が安くて広い物件の8倍存在する - 又オッズ比はクロス表をたすき掛けで
計算することで簡単に求めることが出来る。
\(\displaystyle\frac{60*50}{15*25}=8\)
次に部屋の距離と
家賃のオッズを
表1を利用して求めます
距離/家賃 | 安い | 高い | 計 |
近い | 40 | 35 | 75 |
遠い | 45 | 30 | 75 |
計 | 85 | 65 | 150 |
たすき掛けの計算をして
表一のオッズ比を計算すると
「駅からアパートまで近い時、家賃が安くなることが、遠い時と比較して0.76倍」になる。
直感的に理解しにくいので逆数にすると
駅から遠くて安い物件は近くて安い物件と比較して1.3倍存在する
オッズは
部屋の広さと価格の
オッズの方が
駅からの距離と価格の
オッズより大きいので
部屋の広さが
価格に影響を
与えるといった
ことが言えそうですね