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の続きです。
まず、年ごとに共働き世帯割合がどのように変化しているのかを見てみます。
R言語のplot()関数を使いました。
年と経るごとに共働き世帯割合が減少していることがわかります。
この違いは統計的に有意なのか、aov()関数でANOVA分析をしてみます。
p値は2e-16よりも小さいです。なので、年によって共働き世帯割合に違いがあると言えます。
次は、都道府県別の共働き世帯割合を見てみましょう。
plot()関数でグラフを描く際に、reorder()関数でprefをtomoの中央値の順に並び替えています。
東京都、大阪府、神奈川県、沖縄県、福岡県などが共働き世帯割合は低く、山形県、福井県、富山県、新潟県、鳥取県などが共働き世帯割合が高いです。
これも、aov()関数でANOVA分析してみます。
これもp値は2e-16よりも小さいので都道府県別の共働き世帯割合は有意な違いがあるということです。
続いて、その他の変数と共働き世帯割合の散布図を描いてみましょう。
散布図では最新の2015年だけのデータで描いてみようと思います。
なので、まず。2015年だけのデータを取り出すためのインデックスを作成します。
まず、tomo: 共働き世帯割合とconsr: 人口集中地区面積比率(%)です。
人口集中地区面積比率が高まるほど、共働き世帯割合は低下するように見えます。
lm()関数で回帰分析をして、abline()関数でその回帰直線を散布図に追加しています。
次は、consn: 人口集中地区の人口密度の散布図です。
人口集中地区の人口密度が高いほど、共働き世帯割合は低下するように見えます。
こんどは、ggdp23: 県内総生産額対前年増加率(平成23年基準)との散布図です。
増加率が高いほど、共働き世帯割合は上昇しているようですが、前の２つの変数ほど顕著な関係ではないですね。
続いて、r1: 第1次産業就業者比率との散布図です。
第1次産業就業者比率が高いほど、共働き世帯割合は高いような感じです。
r2: 第2次産業就業者比率との散布図です。
第2次産業就業者比率が高いほうが共働き世帯割合は高まる傾向ですね。
unem: 完全失業率との散布図です。
失業率が高いほうが共働き世帯割合は低いようです。
これの変数の相関係数をcor()関数でみてみます。
tomo: 共働き世帯割合と負の相関の変数は、consr: 人口集中地区面積比率(%)、consn: 人口集中地区人口密度(人/km2)、unem: 完全失業率(%)で、
正の相関は、ggdp23: 県内総生産額対前年増加率(平成23年基準)(%)、r1: 第1次産業就業者比率(%)、r2: 第2次産業就業者比率(%)でした。
今回は以上です。
次回は、
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初めから読むには、
です。
