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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。

Happy Planet Indexのデータ分析4 - R言語のboxplot関数で地域ごとのデータの分布をみる。

 

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 の続きです。

今回は、R言語のboxplot関数を使って地域ごとのデータの分布をみてみます。

はじめのRegi:地域の各地域の名前を短くします。

levels関数

levels関数で各地域の名前を付けなおします。AME:America, AP:Asia Pacific, EUR:Europe, NENA:Middle East North Africa, PC:Post-Communits, SSA:Sub Saharan Africaです。

HPI:Happy Planet Indexから見てみましょう。

boxplot(データ ~ ファクター)という構造です。

boxplot関数

boxplot関数

中央値でいうとAME:Americaが一番高いですが、AMEは一番上下の差が大きいですね。

EUR:Europeはばらつきが小さいですが、一つだけ下に外れ値があります。

 

ALE:Average Life Expectencyを見てみましょう。

boxplot関数

boxplot関数

SSA:Sub Saharan Africaがとびぬけて低いです。

 

AWB:Average Well-beingはどうでしょうか?

boxplot関数

boxplot関数

EUR:Ruropeが高い水準ですね。

 

IOO:Inequality on outcomesをみてみます。

boxplot関数

boxplot関数

IOO:Inequality of outcomesはSSA:Sub Saharan Africaが高いです。

今回は以上です。