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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。

都道府県別の婚姻件数と離婚件数のデータの分析4 - R言語で重回帰分析をする。1人当たり県民所得が増えると離婚レシオは低下する。

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の続きです。

前回の分析でdiv_mar: 離婚レシオは西日本のほうが高いことがわかりました。

R言語のlm()関数で重回帰分析をしてみます。

被説明変数がdiv_marで、説明変数がlei: 旅行・レジャーの行動者率、l_gdp_pop: 1人当たりの県内総生産額の対数変換値、l_pop_sch: 1中学校に対する人口の対数変換値、east: 東日本なら1のダミー変数、big6: 東京都、大阪府、愛知県、神奈川県、千葉県、埼玉県なら1のダミー変数、nosea: 海無し県なら1のダミー変数です。

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eastの係数が-0.019とマイナスで1%以下の有意水準で有意です。重回帰分析でも東日本のほうが離婚レシオは低いことが確認できました。

他に有意な係数はl_gdp_popですね。係数はマイナスで10%以下の有意水準でマイナスです。l_gdp_popは対数ですから、gdp_popが1%上がると、離婚レシオは-0.034低下します。1人当たり県民所得が増えるほど離婚レシオは低下します。

残差プロットを見てみます。

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残差は均一分散しているように見えます。

Breusch-Pagan検定で確認してみます。

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p-valueが0.2044と0.05よりも大きいので、残差は不均一分散とは言えないです。

lmtestライブラリーのbptest()関数でもBreusch-Pagan検定をしてみます。

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p-value = 0.1965ですので不均一分散とは言えないです。

1人当たり県民所得が増えると離婚レシオは低下することがわかりました。

今回は以上です。

次回は、

 

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