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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

消費動向調査のデータ分析6 - 地域によって暮らし向きに違いがあるかどうか?九州・沖縄地区は相対的に暮らし向きが良い。

 

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 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。

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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。

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rowSums関数とround関数を使って割合を表示します。

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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。

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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。

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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。

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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。

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これでカイ2乗検定をしてみます。

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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。

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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。

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このクロス表をカイ2乗検定します。

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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。

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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。