変数の関係性を分析する2変量解析の手法。行と列にカテゴリ変数を配置し、その度数（人数）やパーセンテージを解釈することで、2つの変数に関係性や差異があるかどうかを分析するもっとも基本的な分析手法の1つです。セル内には度数や％ではなく、年齢や金額など行と列以外の変数の統計量を指定することもあります。行変数や列変数に連続変数（スケール）を用いる場合は、事前に階級値に区分するなどのデータ加工を行います。 統計的検定として、独立性の検定（カイ2乗検定やFisherの直接法）、McNemar検定、Mantel-Haenszelなどが利用でき、2×2クロス集計の場合はオッズ比 Odds Ratio, OR の計算も行われます。また、行と列の関係の強さを測るためには、φ係数やクラメールVなどがの連関係数 coefficient of association が利用されます。 要因分析に利用する場合、目的変数に対する要因が1つのみになるため、単変量解析 univariate analysis とも呼ばれます。多数の要因に基づいた分析を行いたい場合は、多変量解析 multivariate analysis が必要となり、ロジスティック回帰分析やディシジョンツリーなどの手法が適用可能です。 また、行や列に複数の変数を配置したり、入れ子（ネスト）した多重クロス集計表などでより多くの情報を提示することができるようになります。セルの内容の基本は、度数やパーセンテージですが、量的変数の平均値や95%信頼区間、標準偏差や四分位数などを表現することもできます。 ■ 関連するデータ分析手法 コレスポンデンス分析 ディシジョンツリー（CHAID） ロジスティック回帰分析 ■ E-Learningコース IBM SPSS Statisticsによる統計解析【初級編A】クロス集計表と平均値の検定 ■ データ分析ソフトウェア IBM SPSS Statistics Base（IBM SPSS Statisticsの基本ソフトウェア） IBM SPSS Custom Tables（多重クロス集計など柔軟な集計表作成に対応） IBM SPSS Modeler（Professional）