crosshyou

主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思います。

法人企業統計の分析9 - 製造業/非製造業と売上高経常利益率および総資産回転率

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前回に引き続き、クロス表の分析をしようと思います。

2016年度の法人企業統計年報データを使って、製造業/非製造業と売上高経常利益率のクロス表を作成しました。

R言語で作成しました。コマンドは、tableです。

table(Houjin2016$SeHi, Houjin2016$C_Uria_Keiji)
こんな感じで入力します。

f:id:cross_hyou:20180531152245j:plain

なんとなくですが、製造業のほうが、Uria_Keiji_S, つまり売上高経常利益率の低いグループが多いように思います。

独立性を検定します。summaryコマンドで、

summary(table(Houjin2016$SeHi, Houjin2016$C_Uria_Keiji))

とクロス表作成のコマンドを囲うといいです。

結果はこちらです。

f:id:cross_hyou:20180531152628j:plain

p-value = 0.06564 > 0.05 なので、5%水準で棄却できません。

なので、製造業/非製造業と売上高経常利益率は関連があるとは言えません。

 

続いて、製造業/非製造業と総資本回転率のクロス表を作成します。

tableコマンドで、

table(Houjin$SeHi, Houjin2016$C_Soushi_Kaite)

とします。

結果は下のとおりです。

f:id:cross_hyou:20180531152122j:plain

なんとなく、非製造業のほうが、総資本回転率が低いグループ(Soushi_Kaite_S)の割合が多いように感じます。独立性の検定をしてみましょう。

summary関数で、

summary(table(Houjin2016$SeHi, Houjin2016$C_Soushi_Kaite))

とします。

f:id:cross_hyou:20180531153235j:plain

p-value = 2.095e-06 < 0.005 なので製造業/非製造業と総資本回転率は関係がない、という帰無仮説は棄却されます。つまり、製造業/非製造業と総資本回転率は関係があるということです。

どの組み合わせが有意にさせているのか、調整残差を計算してみましょう。

まず、クロス表を、crosshyouという変数に格納します。

crosshyou <- table(Houjin2016$SeHi, Houjin2016$C_Soushi_Kaite)

そして、crosshyouをchisq.testを実行して、その結果を、ressults という変数に格納します。

調整残差は、results$stdresで表示されます。

f:id:cross_hyou:20180531155654j:plain

調整済み残差は±2以上のものが有意にさせている組み合わせということです。

プラスのところに注目すると、製造業は総資産回転率が中位のグループ(Soushi_Kaite_M)が多く、非製造業は総資産回転率が低位のグループ(Soushi_Kaite_S)が多い、ということがわかりました。