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の続きです。
今回は「百聞は一見に如かず」という言葉もありますので、Rのggplot2パッケージでデータをグラフにしてみましょう。
まず、pop:人口とgdp:県内総生産額の２つのデータから、gp:一人当り県内総生産額を示す変数を作成します。
ggplot2パッケージでデータをグラフにするためには、縦長のデータフレーム構造のほうが都合がいいので、pivot_longer()関数でデータフレームの構造を変換します。
pivot_longer()関数は、cols_to = で縦に変換する変数名を指定して、names_to = でその縦に入る変数名のラベルの名前を指定し、values_to = でその縦に入る変数の値の名前を指定します。
それでは、ggplot2パッケージでデータをグラフにしましょう。
type別のsleepのヒストグラムをみてみます。
fw:有業者女子の睡眠時間が短いこと、mnw:無業者男子の睡眠時間が長いことがよくわかります。
year別のsleepはどうでしょうか？
2006年度と2011年度を比べると、2011年度のほうが少し分布が左側、睡眠時間が短くなる方向にシフトしたように見えます。統計的に有意な差なのかはちょっとわからないですね。
gp:一人当り県内総生産額とsleepの関係を散布図に描いて見てみます。まずは、type別の散布図です。
はっきりとした関係はわからない感じです。右側にgpが大きな値のものがあるので、それが邪魔している感じがします。gpをlog()関数で対数変換してから散布図にしてみます。
対数変換したgpでの散布図のほうが見やすくはなりました。しかし、log(gp)とsleepの関係はどうでしょうか？若干、log(gp)が大きなところのほうがsleppが短い時間のように見えます。
year別はどうでしょうか？
年度を分けてlog(gp)とsleepを見ました。関連性は薄い印象です。
今回は以上です。
次回は、
です。
初めから読むには、
です。
