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政府統計の総合窓口のデータや、OECDやUCIやのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。

消費動向調査データの分析1 - R言語で基本統計量を算出する。

毎月勤労統計のデータ調査方法が間違っていたということで、政府発表の統計の信頼性が少し揺らいでいますが、いつものように政府統計の総合窓口(e-Stat)のサイトを見てみました。

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「消費動向調査」というのが新着でありました。

早速クリックしてみます。

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「消費動向調査は、今後の暮らし向きの見通しなどについての消費者の意識や物価の見通し、主要耐久消費財等の保有状況等を把握することにより、景気動向判断の基礎資料を得ることを目的としている一般統計調査です。(以下略)」とのことです。

ここから、

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長期時系列表 5表 消費者態度指数、消費者意識指標の推移(総世帯、原数値)と

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長期時系列表 3表 物価の見通しの推移(総世帯、原数値)

のデータを分析してみようと思います。

この2つのデータを

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このようなCSVファイルに整理して、read.csv関数でR言語に読込みます。

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178の観測があり、変数の数は16のデータフレームです。

Yearは年ですね。整数データになったいますので、factor関数でファクターに変換しましょう。

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2004年は9か月、2005年から2018年までは12か月、2019年は1月のデータがあることがわかります。

Monthも同じようにファクタに変換しましょう。

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2月と3月が14個の観測があり、残りは15個の観測(データ)があります。

以下の変数は全て数値データです。summary関数で基本統計量を見てきましょう。

L5 という変数は物価の見通しで、5%以上低下すると思っている人のパーセントです。

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平均すると、0.7534パーセントですね。sd(df$L5) / mean(df$L5) は変動係数です。

 

L52 という変数は物価が5%から2%低下すると思っている人のパーセントです。

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平均すると、1.743パーセントです。

 

L2 という変数は物価が2%未満低下すると思っている人のパーセントです。

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平均すると、4.321パーセントです。

 

Unch は物価が変わらないと思っている人のパーセントです。

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平均すると、20.99パーセントです。

 

U2 は物価が2%未満上昇すると思っている人のパーセントです。

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平均すると、25.10パーセントです。

 

U25 は物価が2%から5%上昇すると思っている人のパーセントです。

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平均すると、26.79パーセントです。

 

U5 は物価が5%以上上昇すると思っていいる人のパーセントです。

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平均すると、13.98パーセントです。

 

DKは物価がどうなるかわからない人のパーセントです。

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平均すると、6.335パーセントです。

 

Index は消費者態度指数です。数値が大きいほど消費意欲が旺盛です。

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平均は 41.67です。

 

Live は暮らし向きです。

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平均は40.55 です。

 

Income は収入の増え方です。

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平均は40.68です。

 

Emple は雇用環境です。

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平均は 42.83 です。

 

Buy は耐久消費財の買い時判断です。

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平均は 42.59 です。

 

Asset は資産価値です。

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平均は 41.84 です。

以上まとめると、物価の見通しで一番多かったのは、物価が 2% から 5% 上昇すると思っている人でした。変動係数が一番小さく安定していたのは、物価が 2% 未満上昇と思っている人でした。

消費者態度指数や消費者意識では、一番良好だったのは、雇用環境です。変動係数が一番小さく安定していたのは、収入の増え方でした。

今回は以上です。

 次回は

 

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です。