（参考）匿名化技法について
１ 情報の削除
（１）データの再抽出（リサンプリング）
元の統計調査のデータすべてを匿名データに用いるのではなく、 そのうちの何割かを再抽出したデータを用いる。
（２）直接的な識別情報の削除等
直接的な識別情報は、データから削除する。（例:地域を削除）
また、データの配列順により特定されないように、無作為に並べ替えを行う。
（３）裾切りによるデータ削除
特徴的で、出現率が低い値があるデータは、削除する（例:多人数世帯、３つ子以上世帯を削除）
２ 識別情報の階級区分統合
（１）上限（下限）階級区分の統合（トップコーディング、ボトムコーディング）
極端に大きな（小さな）値は、上限（下限）値を設けて統合する。
（例:一定の年齢以上を統合、所得の一定金額以上を統合）
（２）再コード化（リコーディング）
分類事項の程度は、詳細なものではなく、粗いものとする
（例:各歳階級を５歳階級化、細かい分類を粗く再分類化）
３ その他の非識別情報化（ラウンディング、いわゆる「丸め」）
加工対象となるデータベースに含まれる数値に対して、四捨五入等して得られた数値に置き換える。