秘匿措置とは？

たとえば、ある統計メッシュの内容を見た時に世帯数が「2」、人口総数が「6」だったとします（図①）。

さらにこのメッシュ内の情報として人口（10歳未満）～人口（80歳以上）まで各年代別人口を見てみると、全ての年代の人口が「0」で表示されています（図②）。

これは、個人情報が統計情報から判らないようにするために年代別人口に対して秘匿措置が行われた場合の一例です。
もし、秘匿措置を行わずに各年代別の情報を載せたとすると図③のように

• 人口（10歳未満）男・・・「1」
• 人口（10歳未満）女・・・「1」
• 人口（10歳代）女・・・「1」
• 人口（30歳代）男・・・「1」
• 人口（30歳代）女・・・「1」
• 人口（70歳代）女・・・「1」

と表されます。
これらのデータから、このメッシュ内の2世帯の家族構成がだいたい予想できてしまいます。このようなケースでは総人口や総世帯数を除く、各種統計情報について秘匿措置が講じられているわけです。

極端に世帯や人口の少ない地域に関して、個人情報が判らないようにする為に秘匿措置が行われるのは前述の通りです。しかし、そうした地域が多くなると統計情報のデータとしては正確性が落ちてきます。たとえば、商圏内の人口（20歳代）の人口数を集計した場合、その商圏内に秘匿措置対象の町丁字が多い場合、集計結果は秘匿措置の影響で少なくなってしまいます（図④）。

そこで、秘匿措置が講じられた分の値を隣接する他の調査区（町丁字またはメッシュ）に足し上げて、広範囲での地域の集計値に不都合が少なくなるように合算措置が行われております（図⑤）。

商業統計（メッシュ）でも該当メッシュに１～２店舗しかない場合、当該店舗の販売額が推測できてしまうので秘匿して「0（ゼロ）」にする措置がとられます。
この際、商業統計の小売業計は、買回り品業種、最寄り品業種、各種商品小売業、その他の業種があり、いずれかの項目に秘匿対象があった場合、各項目の値を推計することにより秘匿項目の値が判明してしまうので、他の項目も秘匿されます。
図⑥の例では買回り品業種の店舗数が1の場合、同じメッシュ内の他の業種の情報から推測されないように、最寄品業種についても秘匿措置が取られています。これを関連秘匿といいます。