先号（25）に続いて２変量の関係を示すカテゴリカルデータのグラフ表現の１例を示すと左図の様なモザイク図となります。
ここでの２変量は共に名義尺度ですが、２変量の片方が連続尺度であれば右図の様なロジスティックに当てはめることが出来ます（ロジスティック確率プロット、SAS-JMP）。
この様に、カテゴリカルデータを単に分割表にまとめるだけではなくグラフにすることでデータの特徴が見えてきます。２変量が共に名義尺度であれば対応分析（コレスポンデンス）による検討も容易になってきました。
色々と高性能多機能の統計ソフトが市販されていますが、ただ高価ですので正直言って個人がたやすく買えるってモノでも有りません。
しかし、書店や図書館等で「○○による・・・統計手法」の本を読んでみると最近の探索的統計手法の傾向が分かると思います。
優れた商用統計ソフトのお陰で高度な統計データ解析が簡単に出来る様になりました。
MS-DOSの統計ソフトは久しく使っていません。商用統計ソフトは高価ですので色々と試して居るうちに気が付けば多用するソフトは限られて来るようです。
医学分野では母集団正規分布の仮定の下で推定や検定を行うことが多いのですが、最近の統計ソフトは探索的データ解析（J.W.Tukey）を主流にしたものが多いように思えます。
例えば、クロス集計として医学分野では分割表による度数や比率の検定を良く用いますが、ビジュアル統計手法ではモザイク図などが自動的に出力され視覚的に分割表を確認できます。また、２変量のどちらかの変数が連続尺度であればロジスティック回帰分析で確率プロットを図示してくれます。ロジスティック回帰分析は古くから医学分野で多用されていますが説明変数（連続量）によるカテゴリカルデータの確率をロジスティック曲線に当てはめての探索的な検討がいとも簡単に出来るようになりました。
天才開発者に心よりの敬意を込めて！
