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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。

都道府県別の仕事の平均時間のデータ分析7 - 女性の仕事の平均時間は、1人当たり県民所得が高くなると短くなる。

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Photo by Xavier von Erlach on Unsplash 

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の続きです。

こんどは、male_m: 男性の仕事の平均時間(分)を回帰分析してみます。

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P-valueが0.703ということなので、有意なモデルではないです。

step関数でモデルを単純化してみます。

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female_m: 女性の仕事の平均時間(分)だけがかろうじて残りました。ただ、female_mの係数のp値は0.112ですから10%水準でも有意ではありません。

つまり、男性の仕事の平均時間は1人当たり県民所得や300人以上の事業所に勤める従業者割合や東日本、西日本による違いや、大きな都府県などそのような要因とは関係ないということですね。

female_m: 女性の仕事の平均時間(分)を回帰分析してみます。

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こちらのモデルのp値は2.937e-05なので有意なモデルです。

big6とnoseaは5%以下の水準で有意ですし、inc, male, female, male_mは10%以下の水準で有意です。

coef()関数とround()関数で係数をわかりやすく表示します。

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big6を見ると、東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県、愛知県、大阪府の女性は他の条件が同じならば35分ほど仕事の平均時間が短いことを表します。

noseaを見ると、海なし県は他の条件が同じならば11分ほど仕事の平均時間が短いことを表します。

incを見ると、所得が1千円増えると他の条件が同じならば、0.01643分、仕事の平均時間が短かくなります。100万円の増加で16分短くなります。incの最小値は2002, つまり200万円、最大値は4525、つまり423万円ですですから30分強の違いが最低の所得水準と最高の所得水準で発生します。

今回は以上です。

男性の仕事の平均時間は、他の要因には影響されないですが、

女性の仕事の平均時間は、外部要因に影響されていることがわかりました。

今回は以上です。

はじめから読むには

 

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