Является очевидным, что поиск ответов на подобные вопросы может осуществляться с помощью условных распределений. В самом простом случае сравниваются одномерные распределения одного из признаков, полученные для разных совокупностей объектов, на которых второй из признаков принимает одно из своих значений. Возможно также изучать и как бы совместное «поведение» этих признаков.

В качестве исходных для анализа признаков рассмотрим признаки «будущая профессия студента» и «степень удовлетворенности студента учебой». Одномерные распределения этих признаков нам уже известны. Мы будем иметь представление о совместном «поведении» или поведении этих признаков относительно друг друга, если получим так называемую таблицу сопряженности (корреляционную таблицу). Таковой является таблица 3.3.1. Строки в ней соответствуют шести будущим профессиям (политологи, социологи, культурологи, филологи, психологи и историки), пронумерованным по порядку (они соответствуют профессиональным группам 1, 2, 3, 4, 7, 8 из таблицы 3.2.1), а столбцы ¾ пяти степеням удовлетворенности учебой. Пересечения столбцов и строк образуют ячейки (клетки) таблицы. В нашем случае число таких ячеек равно 6 x 5 = 30. В ячейках таблицы могут содержаться значения различных показателей. Это ¾ характеристики группы студентов, отнесенных к ячейке, т. е. студентов с определенной будущей профессией, имеющих определенную степень удовлетворенности учебой.

В последней строке представлено распределение (одномерное, простое) студентов по степени их удовлетворенности учебой (частоты обозначены как n0j), а в последнем столбце ¾ распределение студентов по их будущим профессиям (nj0). Для этих частот в контексте анализа таблиц сопряженности есть особое название. Эти частоты называют маргинальными частотами, и для их обозначения используется, как видите, двойной индекс. В последней строке ¾ маргинальные частоты по столбцам, а в последнем столбце ¾ маргинальные частоты по строкам. Естественно, они совпадают с данными таблиц 3.2.1 и 3.2.2. Сумма маргинальных частот обозначена (n00) и равна 1000, т. е. равна числу наших студентов-гуманитариев.