Decir que hay una asociación entre dos variables significa que las dos variables se relacionan estadísticamente entre sí. Por ejemplo, podríamos esperar que las ventas de helados fueran mayores en los días soleados que en los días de nieve. Si hubiera mayores ventas en los días soleados que en los días de nieve, entonces diríamos que hay una posible asociación entre las ventas de helados y el hecho de que haga sol o caiga nieve. Cuando se trata con variables categóricas, a menudo se usan tablas de frecuencias relativas por fila o por columna para buscar asociaciones en los datos.

Esta tabla de doble entrada muestra el estado del tiempo y las ventas de conos en una heladería en particular a lo largo de 41 días. 

Puede ser difícil identificar un patrón en los datos sin procesar. En especial, cuando los totales de la fila o de la columna no son los mismos para categorías diferentes. Por esto, la tabla de datos anterior se debe convertir en una tabla de frecuencias relativas por fila o por columna para comparar mejor las categorías. Observa que en esta heladería, el número de días con ventas bajas es aproximadamente el mismo para los dos tipos de clima, lo que contradice nuestra intuición. En este caso, tiene sentido examinar el porcentaje de días con ventas altas para cada estado del tiempo por separado. Es decir, considerar las frecuencias relativas por columna. 

A partir de la tabla de frecuencias relativas por columna, queda claro que en la mayoría de los días soleados (73%) se vendieron al menos 50 conos, mientras que en la mayoría de los días de nieve (64%) se vendieron menos de 50 conos. Estos porcentajes son muy diferentes, lo que sugiere que hay una asociación entre el clima y el número de conos vendidos. Una panadería podría preguntarse si el clima afecta también sus ventas de muffins.

En el caso de la panadería, parece que no hay una asociación entre el estado del tiempo y las ventas de muffins, ya que los porcentajes de días con ventas bajas son muy similares para los distintos estados del tiempo y los porcentajes son muy cercanos en los días que venden muchos muffins.

Usar tablas de frecuencias relativas por fila o por columna ayuda a organizar los datos para poder comparar fácilmente las columnas (o filas) que representan las distintas categorías de una variable. Esta comparación se puede hacer usando una tabla de doble entrada, pero es necesario tener en cuenta las diferencias en el número de valores de cada categoría.