の続きです。
今回は地域によって暮らし向きに違いがあるかどうかを調べます。
はじめに、地域別のクロス表と抽出します。R言語のデータフレームのsubscriptsのテクニックを使います。
この表から、matrix関数でマトリックスを作成します。その際に、BestとBetter
を統合してGoodに、WorseとWorstを統合してBadにします。マトリックスの行名や列名を変更するには、rownames関数、colnames関数を使います。
rowSums関数とround関数を使って割合を表示します。
九州・沖縄のGoodは4.09％で一番多いですね。北陸・甲信越が1.37%で一番低いです。
でも、北陸・甲信越はBadが57.88%で九州・沖縄の57.65%に次いで低いです。
barpolot関数でグラフにしてみます。
t関数でマトリックスの縦と横を逆にしてからbarplot関数で棒グラフにしています。近畿はBadの割合が多いですね。
chisq.test関数でカイ2乗検定をして、地域によって暮らし向きに違いがあるのかどうか検定します。
p-valueは0.05802と0.05よりも大きいので、帰無仮説を棄却できませんでした。地域によって暮らし向きに違いがあるとは言えないです。
残差調整済みマトリックスを表示してみます。$stdresを使います。
北陸・甲信越のSameは2.00、九州・沖縄のGoodは2.65, Badは-2.36と2を超えているところがありますね。地域を北陸・甲信越、九州・沖縄、その他の3つにして分析してみましょう。
これでカイ2乗検定をしてみます。
p-valueが0.003496と0.05よりも小さいので帰無仮説(地域の暮らし向きは同じ)を棄却して対立仮説(地域の暮らし向きは違う)を採用します。
残差調整済みマトリックスをみてみます。
北陸・甲信越は有意な差がありませんね。九州・沖縄はGoodが多く、Badが有意に少ないです。
北陸・甲信越とその他を統合してみます。
このクロス表をカイ2乗検定します。
p-valueは0.005276と0.05よりも小さいですので有意です。
残差調整済みマトリックスをみてみます。
九州・沖縄地区は他の地域と比べてGoodが多く、Badが少ないですね。
今回は以上です。
