記号付きの表の読み方
表頭に性別（男性 = A、女性 = B）と年齢（18–34 歳 = C、35–54 歳 = D、55 歳以上 = E）があるとします。「ブランド認知あり」の行で男性の列に「42% B」とあれば、男性の認知率は女性より 95% 水準で有意に高い、という意味です。
「42% b」なら差は 90% 水準にしか届いておらず、示唆にとどまります。記号がなければ、その行で同じ表頭のどの列よりも有意に高くはない、という意味です。ただし差がないことの証明ではありません。
- 列見出しのアルファベットは列の名前、セル内のアルファベットは「それより低い比較相手の列」です。
- 比較は同じ表頭グループの中だけ。男性と女性、年齢層どうしは比べますが、男性と 55 歳以上は比べません。
- 向きはパーセントから読みます。記号は常に高いほうの値に付きます。
記号の裏にある検定
各行で、同じ表頭グループのすべての列のペアを、プールした分散による両側の 2 つの比率の z 検定で比べます。5 列なら 1 行あたり 10 回の比較になり、補正しないと偶然の「当たり」が増えます。そこで Crosstabs は、有意水準をその行で比較可能な列ペアの数で割ります（Bonferroni）。
IBM SPSS Custom Tables も同じ記号の読み方を採用しており、補正には Bonferroni と Benjamini–Hochberg を選べます。Crosstabs の補正は 1 行の中だけに適用され、集計表全体の行・設問・表をまたいでは補正しません。
計算式
p̂ = (x₁ + x₂) ÷ (n₁ + n₂)
z = (p₁ − p₂) ÷ √( p̂ (1 − p̂) (1 ÷ n₁ + 1 ÷ n₂) )
ペアごとの α = α ÷ 列ペアの数
- 記号の意味
- x, n
- 比べる 2 列のセル度数と列ベース
- p₁, p₂
- 同じ行の 2 つの列比率
記号が付かないとき
検定ベースが 30 未満の列は検定しません。通常の表で記号が付くのは表頭 12 列、行カテゴリ 250 個までで、それを超える表には記号を付けません。
意味を宣言していないウェイトは、記号を作る前に拒否されます。標本ウェイトとして宣言したウェイトでは、有効ベースによる検定（SPSS Custom Tables や Q と同様の近似）で記号を付け、カイ二乗検定は表示しません。層やクラスターを考慮した設計ベースの推測には、対応する調査デザインの設定が必要です。
記号を正しく報告する
記号が答えるのは 1 つの問いだけです。「この列の割合は、あの列より標本誤差で説明できる以上に高いか」。差の大きさについては何も語りません。パーセント、重み付けしていないベース、表全体の効果量（Cramér の V など）を必ず併記してください。
注記には検定方法、水準（95% と 90%）、補正、最小ベース、ウェイトの有無を書きます。記号は CSV や Excel に書き出しても残るので、クライアント向けレポートにもそのまま載せられます。
計算例
計算例：性別・年齢別のブランド認知
回答者 400 人のうち 36.0% がブランドを認知しています。男性（A）と女性（B）の表頭は列ペアが 1 つだけなので補正は不要です。z = 2.50、p = 0.012 となり、男性の値に大文字の「B」が付きます。
年齢の表頭は列ペアが 3 つなので、ペアごとの厳しい水準は 0.05 ÷ 3 = 0.0167 に下がります。18–34 歳と 55 歳以上：z = 4.43、p < 0.001。補正後も明らかに有意なので「E」。18–34 歳と 35–54 歳：補正前 p = 0.021、Bonferroni 補正後 0.062。90% 水準にしか届かないので小文字の「d」。35–54 歳と 55 歳以上も同様に補正後 0.056 で、小文字の「e」です。
補正しなければ、2 つの小文字はどちらも大文字になっていました。Bonferroni 補正の効き目がまさにこの違いに表れています。
| 全体 | 男性（A） | 女性（B） | 18–34 歳（C） | 35–54 歳（D） | 55 歳以上（E） | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ブランド認知あり | 36.0% | 42.0% B | 30.0% | 50.0% dE | 36.0% e | 23.1% |
| ベース（n） | 400 | 200 | 200 | 120 | 150 | 130 |
説明用の合成サンプルデータで、実際の調査ではありません。記号は Crosstabs の検定機能で算出：大文字 95%、小文字 90%、表頭グループと行ごとに Bonferroni 補正。