単純集計やクロス集計において、年代や地域などの区分で割合を出し区分ごとに互いに比較しながら結論を出すとき有効な方法を紹介します。

例えば、「生活の中でどのようなときに生き甲斐を感じるか。」などの設問です。
この場合、特化係数を活用すると上手く行くことがあります。

回答内訳（％）

これをグラフ化するとこうなります。

これをどう読みとるか。

２０歳代は回答Ａ１、Ａ２が多くＡ３，Ａ４が少ない
７０歳代は回答Ａ１、Ａ２が少なくＡ３，Ａ４が多い
と考えますが、多い少ないの基準が区分ごとに違う事に注意すると、（世代ごとに構成人数が違うことに配慮すると）
５０歳代のＡ１と６０歳代のＡ３は数値として３２と同じだが、５０歳代のＡ１の３２は少ないと読み、６０歳代のＡ３の３２は多いと読む。
（５０歳代のＡ１の３２は全体の３５に対して少ない）

世代における構成比によって同じ割合でも解釈が異なります。これをひとつにして見るために特化係数を用いて表してみましょう。
特化係数とは、集団区分における構成比／全体　で見た構成比で定義される係数です。
この定義に従って回答内容の表を再計算すると、次のようになります。

特化係数＝各集団区分の構成比／全体の構成比

さらに見やすくするために

２倍以上なら＋＋　　　　　２分の１以下なら−−
１．２５倍以上なら＋　　　１．２５分の１以下なら−
いずれでもなければ　・　
と５段階に区分すると次のようになります。

区分指標を並べ替えＡ１とＡ２を入れ替えると

年齢順にパターンの＋がＡ２⇒Ａ１⇒Ａ３⇒Ａ４と移っていく様子が見て取れますね。
これは区分間に潜在している順序を見いだすことになります。
この順序に従ってグラフを作り直すと、

Ａ１とＡ２を入れ替えたグラフと特化係数表をあわせると、４０歳代を境に生き甲斐感が逆転していることがハッキリ見て取れます。
最初のグラフで同じ事を言ってもピンとこないかもしれませんが、このように並べ替えるとグラフ自体が喋り出す事になりますね。

このことから、２０歳代〜４０歳代と５０歳代以上では、目標や指導方法等が異なることに気づかなければいけません。個別事業を行うときには年代によって対処が異なることになります。
また、特化係数の利点は、データの区分数が多いとき似た区分をまとめることによって区分数を減らすことができると言うこともあります。
これは、似たもの同士はまとめても情報のロスは少ないという原理に従っており、統計手法のクラスター分析の基本原理ともなっています。

他の目標項目も同じようにして自ら持てる資源、予算等の範囲で個別事業まで展開していきます。（と言っても未成年者の喫煙に対して自らの能力から見て１０％低下などとしてはいけません。法的にも０％を謳わなければなりません。ある自治体の資料を見たとき唖然としました。また、地域の特産や経済に影響のあるものなどはいろいろと厄介な問題が起こりますのでその当たりの表現力や調整能力も問われます。）

全ての目標項目に対して目標値と手段を出し終えたならこれを大目標から個別事業に至るまでのまでの一覧をつまり事業体系図を作成します。

前章で特性要因図を用いて原因追及しました。そのとき特性要因図には、目的達成のための手段・対策を考え出すための方法もあると述べましたが、原因追及型の特性要因図から系統図へは上手く展開できます。これを利用して事業体系図を作り上げていきましょう。