■「夏→ビールの売り上げが伸びる」というイメージ ・具体的にどのような要因があるのか? ・ビールの売り上げ(消費量)はどのようなことに 影響をもたらすのか?(相関関係があるのか?) 以上の点に関して世界の国々のデータを用いて3つ の仮説を検証 仮説1 「年間平均気温が高い国は、一人当たりの年間 ビール消費量が多い。」 仮説2 「一人当たりの年間ビール消費量が多い国 は、一人当たりの年間たばこ消費量も多い。」 仮説3 「一人当たりの年間ビール消費量が多い国は、 男女平均寿命が短い。」 変数1 国ごとの年間平均気温(平年値) (出所:気象庁「気象統計情報」) 変数2 国ごとの一人当たりの年間たばこ消費量(本数) (出所:Wikipedia 「国別煙草消費概況」) 変数3 国ごとの男女平均寿命 (出所:総務省統計局「男女別平均寿命」) 変数4 国ごとの一人当たりの年間ビール消費量(L) (出所:ビール酒造組合「国別一人当たりビール消費量) 相関係数 一人当たり年間 年平均気温 年平均気温 Pearson の相関係数 1 有意確率 (両側) N 一人当たり年間ビール消費 Pearson の相関係数 量 有意確率 (両側) N ビール消費量 -.164 .386 30 30 -.164 1 .386 30 30 分散分析b モデル 平方和 (分散成 分) 1 回帰 自由度 平均平方 343.223 1 343.223 残差 (分散分析) 12385.535 28 442.341 合計 (ピボットテーブル) 12728.759 29 a. 予測値: (定数)、年平均気温。 b. 従属変数 一人当たり年間ビール消費量 F値 .776 有意確率 .386a ・散布図:各データは散在しており、予想していたような 正の相関は見受けられない。 ・相関係数:弱いが負の相関があることがわかる。 ・決定係数:0.027 ・有意確率:有意水準α=0.05とすると、有意確率>α となり帰無仮説は棄却されない。 相関係数 一人当たり年間 一人当たり年間 ビール消費量 一人当たり年間ビール消費 Pearson の相関係数 量 有意確率 (両側) N たばこ消費量 1 .215 30 30 1 一人当たり年間たばこ消費 Pearson の相関係数 .233 量 有意確率 (両側) .215 N .233 30 30 分散分析b モデル 平方和 (分散成 分) 1 回帰 自由度 平均平方 680592.844 1 680592.844 残差 (分散分析) 1.185E7 28 423390.376 合計 (ピボットテーブル) 1.254E7 29 a. 予測値: (定数)、一人当たり年間ビール消費量。 b. 従属変数 一人当たり年間たばこ消費量 F 値 1.607 有意確率 .215a ・散布図:データは散在 (→はっきりとした相関は見受けられない) ・相関係数:弱い正の相関 ・決定係数:0.054 ・有意確率:有意確率>α(=0.05) (→帰無仮説は棄却されない) 相関係数 一人当たり年間 ビール消費量 一人当たり年間ビール消費 Pearson の相関係数 量 有意確率 (両側) N 平均寿命 平均寿命 1 .131 .491 30 30 Pearson の相関係数 .131 1 有意確率 (両側) .491 N 30 30 分散分析b モデル 平方和 (分散成 分) 1 回帰 残差 (分散分析) 合計 (ピボットテーブル) 自由度 17.403 1 17.403 998.897 28 35.675 1016.300 29 a. 予測値: (定数)、一人当たり年間ビール消費量。 b. 従属変数 平均寿命 平均平方 F 値 .488 有意確率 .491a ・散布図:データは散在 (→相関は見受けられない) ・相関係数:ごくわずかだが正の相関 ・決定係数:0.017 ・有意確率:有意確率>α(=0.05) (→帰無仮説は棄却されない) 予想:気温(高)→消費量(増) 結果:予想とは逆の弱い負の相関 なぜ予想とは逆の結果が出たのか? →独立変数(気温)の取り方? 年平均ではなく夏場の最も暑い時期の1カ月間のデー タを使えば違った分析結果が期待できる 予想:ビールの消費量(増) →たばこの消費量(増) 結果:弱い正の相関 しかし、データは散在している。 データを2つのグループに分 ければ、よりはっきりした相 関や地域による特徴・性質等 がわかるかもしれない。 予想:ビールの消費量(増)→平均寿命(低) (→負の相関があると予想) 結果:弱い正の相関 この結果をみるとビールの消費量が平均寿命を説明で きるとはいえない。ただ、別のアルコール飲料やアル コール飲料全般の消費量を変数に取ったら違った分 析結果が出る可能性もある。 ■より大きな標本を用いての分析 ■変数の取り方に工夫が必要 ex)気温:年平均→夏場の1カ月間の平均 ■信頼できるデータの使用 今回たばこの消費量に関するデータはWikipediaの データを使用 →統計局や省庁、調査機関のデータの使用
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