www.crosshyou.info

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。

全国主要都市の交通事故と犯罪発生件数のデータ分析6 - R言語のlm関数とanova関数でANOVA(分散分析)、t.test関数でt検定をする。

 

www.crosshyou.info

 の続きです。

今回は分散分析(ANOVA)をしてみたいと思います。

koutuu(人口10万人当りの交通事故件数)やkeihou(人口千人当りの刑法犯認知件数)が地域によって違いがあるのかどうかを調べます。

まず、データフレームを絞りこんで、2005年のデータだけのデータフレームを作りました。

f:id:cross_hyou:20201205133927p:plain

summary関数でデータのサマリをみてみます。

f:id:cross_hyou:20201205134032p:plain

東京都が24都市で一番多いですね。西日本と東日本は同じくらいの数です。

まずは、eastwest(東日本と西日本)別のkeihouの平均値です。

f:id:cross_hyou:20201205134332p:plain

西日本が854件、東日本が827件です。

この平均値に有意な違いはあるのでしょうか?

lm関数とanova関数を使ってANOVAをします。

f:id:cross_hyou:20201205134528p:plain

p値は0.7559と0.05よりも大きいので、東日本と西日本とで有意な違いはありません。。

 

こんどは、japanpacific(日本海側、太平洋側、その他)とkoutuuです。

f:id:cross_hyou:20201205134802p:plain

太平洋側が863件、その他が821件、日本海側が774件です。

ANOVAをします。

f:id:cross_hyou:20201205134925p:plain

p値が0.785ですのでこちらも有意な違いはありません。

 

region(地域)とkoutuuはどうでしょうか?

f:id:cross_hyou:20201205135121p:plain

四国が1077件で一番多く、北海道東北が697件で一番少ないです。

この地域ごとの違いは有意な違いでしょうか?

f:id:cross_hyou:20201205135255p:plain

p値は0.7836と0.05よりも大きいので、有意な違いがあるとは言えません。

 

eastwest別のkeihouをみてみます。

f:id:cross_hyou:20201205135448p:plain

東日本が22.5件、西日本は19.5件です。この違いは有意な違いでしょうか?

f:id:cross_hyou:20201205135649p:plain

p値は0.2605です。有意な違いではないですね。

東日本と西日本のようにカテゴリが2つしかない場合はt検定でも平均値に有意な違いがあるかどうかを検定できます。

やってみましょう。

まず、それぞれの変数を作ります。

f:id:cross_hyou:20201205140150p:plain

mean関数で平均値を出しています。前に出した結果と一致しています。

あとは、t.test関数でt検定です。

f:id:cross_hyou:20201205140432p:plain

p値は0.2516と0.05よりも大きいです。t検定でも有意な違いがあるとは言えません。

 

japanpacificとkeihouを見てみます。

f:id:cross_hyou:20201205140629p:plain

太平洋側が23.1件、その他が19.6件、日本海側が14.1件です。この違いは有意な違いでしょうか?ANOVA分析をします。

f:id:cross_hyou:20201205140801p:plain

p値は0.06927と0.05よりも大きいので有意な違いがあるとは言えません。

 

regionごとのkeihouの平均値を見てみます。

f:id:cross_hyou:20201205141035p:plain

関東が25.2件で一番多く、北海道が13.8件で一番少ないです。

ANOVA分析をします。

f:id:cross_hyou:20201205141210p:plain

p値は0.06055と0.05よりも大きいので有意な違いがあるとは言えません。

こうしてみると、交通事故、犯罪件数ともに地域によって有意な違いがあるとは言えない結果になりました。

今回は以上です。