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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。

小売物価統計調査のデータ分析2 - R言語のggplot2パッケージでヒストグラム、箱ひげ図、信頼区間のグラフを描く。

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Photo by Meduana on Unsplash 

www.crosshyou.info

の続きです。

今回は、データの可視化、Visualization をします。

tidyverseパッケージを読み込んで、その中のggplot2でグラフを作ってみます。

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まずは、それぞれの変数のヒストグラムをみてみましょうか。

準備段階として、pivot_longer関数でデータフレーム、df_rawをggplot2でグラフを描きやすいロング型のデータフレームにします。

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sougou ~ exrent まであった変数をtypeという変数という変数に入れて、値はbukkaという変数に入れました。こうすることでggplot2でグラフが描きやすくなります。

では、ヒストグラムを描きます。まずは、全部のデータ描きます。

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100よりちょっと小さいところに山があるヒストグラムですね。

次は、年を横軸に縦軸を物価にして箱ひげ図を描いてみます。

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年ごとの違いはあんまり感じないですね。

次は地域別にみてみましょうか。

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小さすぎてわからないですが、平均値の大きい順に並べています。

一番が東京で、次が神奈川、関東地方、埼玉、京都と続きます。

物価が安いほうは、一番は鹿児島で、次が群馬、宮崎、岐阜ならと続きます。

年ごとのバラツキは無かったですが、地域ごとのバラツキは結構あるのですね。

次は、物価の種類別のグラフを見てみましょう。

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物価の種類ごと箱ひげ図ですが、種類によって大きくバラツキ度合いが違いますね。

house: 住居は平均値は一番低いのに、高いところにもたくさんあります。

iryou: 医療やcom: 交通・通信はバラツキは小さいですね。

いままでの結果をまとめると、年ごとのバラツキは小さいが、地域ごと、物価の種類ごとのバラツキは大きい、ということですね。

年ごとの平均値や標準偏差などを出してみます。

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平均値は98.7, 98.8, 98.9の3つの値でほとんど同じですね。

グラフを描いてみます。

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geom_errorbar()関数を使って信頼区間のグラフを描きました。

どの年も信頼区間が重なっていますので、年ごとの平均値に有意な違いは無いですね。

同じように、地域別でもグラフにしてみます。

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平均値が大きい順に並べて表示しています。東京都、神奈川、関東地方、埼玉、京都、兵庫、大阪と続いています。

これをグラフにします。

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東京や神奈川の物価の高さが際立っていることがよくわかります。

最後は種類別の物価の平均値をみてみます。

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utility: 光熱・水道費が一番高く、house: 住居が一番低いです。

これをグラフにします。

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種類別の物価はそれぞれの水準が大きく違っていて、信頼区間が重なっていないことが多いのですね。

今回は以上です。

次回は

 

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