crosshyou

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6 - options(scipen = xxxx)で数値の表示を変更できる。

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Photo by Nat Fernández on Unsplash 

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の続きです。

前回作成した、df_mardivのデータフレームのサマリーを見てみます。

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pop: 人口とsch: 中学校数もすべての年でデータがそろっていますね。

とりあえず、これらNAの無い変数だけのデータフレームを作ります。

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これをパネルデータにします。

plmパッケージを読み込み、pdata.frame関数を使います。

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まず、yearを文字列型から数値型になおして、pdata.frame()関数でパネルデータフレームにしました。pdim()関数で表示させると、n = 47, T = 45のバランスパネルデータだとわかります。

小手調べということで、div_marをその他の変数で回帰分析してみます。

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係数がe-08などとなっていてよくわからないので、

div_marを100倍してパーセント表示にします。

popを10000で割って1万人単位にします。

marを10000で割って1万件単位にします。

divを10000で割って1万件単位にします。

schを10000で割って1万校単位にします。

そして、options(scipen = 2)などとしてe-08などが出ないようにします。

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人口が1万人増えると、div_mar: 離婚レシオは0.019%低下します。

婚姻が1万件増えると、離婚レシオは7.4%低下します。

離婚が1万件増えると、離婚レシオはは25.5%上昇します。

中学校数が1万校増えると、離婚レシオは527%低下します。

ということですが、なんかおかしいというか変ですよね。

pop, mar, div, schの相関関係を見てみます。

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pop, mar, div, schはどれもかなりの高相関です。

popだけにしてみます。

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人口が1万人増えると、離婚レシオは0.07パーセントポイント上昇します。

plm1のモデルの係数とは符号が逆になりました。

年のトレンドを加えてみます。

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年のトレンドを加えると、popの係数は有意ではなくなりました。

1975年から始まっているので、1974を引いて、1975年=1にしています。

1年たつごとに、離婚レシオは0.37パーセントポイント増えていきます。

今回は以上です。

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