小さな地域の統計が、なぜ一部伏せられるの？

細かい表でも人が見える

小さな地域と細かな属性を組み合わせると、そこに該当する人がごく少ない場合があります。知人が地域や職業などを知っていれば、名前を載せていない表からも誰の情報かを推測しうるため、集計した後にも秘密保護が必要です。

カナダ統計局の方法書は、小人数のセル、全員が一つの区分に入るセルなどを、公表時に点検する対象として説明しています。少ない人数の値が常に識別に至るわけではありませんが、人数だけでなく何が分かる表なのかを考えます。

例えばある区分の全員が一つの属性を持つと分かれば、個々の値を載せなくても、その区分に属する人の属性が分かる場合があります。統計の正確さとは別に、細かい情報を組み合わせて何が分かるかという問題です。

合計から戻せるかを点検する

一つの内訳だけを伏せても、合計からほかの内訳を引けば値が戻る場合があります。秘匿記号を付ける場所を一つに決めれば必ず保護できる、というわけではありません。

そこで、機密性のあるセルに加え、逆算を防ぐためにほかのセルも伏せる補完的な秘匿があります。追加で伏せた区分自身が少人数だったとは限りません。表の秘匿箇所を見て、全てが同じ理由で伏せられていると決めないことが大切です。

逆算は、重複なくそろった内訳とその合計がある場合に可能になります。読む側も、表示された内訳だけで元の全値を復元できるとは考えず、その表の公表方法と凡例を確認します。

公表の細かさと情報量を比べる

公表する区分をまとめて細かさを減らす、値を伏せる、丸めるなど、秘密保護には複数の方法があります。どれを採用したかは、その統計の説明で確かめます。値の表示だけから処理を推測しません。

細かさを減らせば、その細かな問いへ答えられる情報も減ります。統計を役立てる目的と、対象の秘密を守る必要を合わせて、公表の単位や処理を考えます。どんなに細かい表も無制限に必要だという前提では読めません。

別の表も合わせて確認する

一つの表だけでなく、別の区分の表や知られている情報を組み合わせると、分かる範囲が広がる場合があります。だから秘密保護の点検は、公表する情報の組合せにも関わります。

利用する側は、秘匿を0へ置き換えて足したり、調査漏れと決めたりしません。必要な細区分が公表されていないなら、使える広い区分でどこまで問いに答えられるかを考えます。秘密保護のための処理と、値の不存在を区別する見方を持ち帰ります。

架空の例：一つを伏せても戻る値

全体が10人、内訳Aが7人、残るBだけが秘匿と表示されたとします。AとBが重複なく全体を構成するなら、Bは10−7＝3人と計算でき、Bだけを伏せても値は保護されません。

Aも伏せる、区分をまとめるなど、公表方法の見直しが必要になる例です。実際の表の秘匿基準は統計ごとに異なるため、3人を全統計共通の秘匿基準として使いません。

持ち帰る見方

• 集計表でも、細区分の組合せで秘密が分かりうる。
• 追加の秘匿は、合計からの逆算を防ぐ場合がある。
• 秘匿、欠測、0を読み分け、公表方法を確認する。

次に広がる疑問

• 伏せた内訳が合計や別の表から分からない設計か。
• 使いたい問いを、公表された広い区分で補えるか。

出典

• Survey Methods and Practices（Statistics Canada）https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-587-x/12-587-x2003001-eng.pdf

  確認日：2026-10-05