調査データの整理

データの読み込み

「tgw.RDS」というファイルを読み込み、任意の名のオブジェクトして保存する。 head()とtail()でデータの最初と最後を確認する。

data01 <- readRDS("data/tgw.RDS")
head(data01)

tail(data01)

単純集計の例

単項選択の場合

複数の選択肢の中から1つを回答させる質問形式。table()関数で1つの項目（変数）について集計。

table(data01$Q25)


  0   1   2   3   4   5   6 
  1 120  31   4  28  31  15

結果を配列として保存し、各選択肢の内容をラベルとして用いる場合は以下の通り。マトリックスではないので、colnames()ではなく、names()を使う。

tbl01 <- table(data01$Q25)
names(tbl01) <- list("無回答","住み続けたい","当分は住んでいたい",
     "市内で転居したい","市外に転出したい","どちらとも言えない","わからない")

for (i in 1:7){cat(names(tbl01)[i],"---",tbl01[i],"\n")}

無回答 --- 1 
住み続けたい --- 120 
当分は住んでいたい --- 31 
市内で転居したい --- 4 
市外に転出したい --- 28 
どちらとも言えない --- 31 
わからない --- 15

以下のようにすることもできる。knitrパッケージのkable()関数を使う。

knitr::kable(tbl01)

Var1	Freq
無回答	1
住み続けたい	120
当分は住んでいたい	31
市内で転居したい	4
市外に転出したい	28
どちらとも言えない	31
わからない	15

以下、説明省略。

table(data01$F1)


  1   2 
 94 136

tbl02 <- table(data01$F1)
names(tbl02) <- list("M","F")
for (i in 1:2){cat(names(tbl02)[i],"---",tbl02[i],"\n")}

M --- 94 
F --- 136

knitr::kable(tbl02)

Var1	Freq
M	94
F	136

複数回答を許す場合

各項目（変数）に個別に0または1をデータでは入力。0は選択なし、1は選択あり。

ひとまとまりの列（変数）の開始列と終了列を確認して以下のようにする。

変数名を書き換えてしまうので、作業用にdata01を作成。

data01_ <- data01
a <- 3 # 開始列
b <- 10 # 終了列

colnames(data01_)[a:b] <-  c("自転車","バイク","自家用車","バス","JR","平成筑豊鉄道","タクシー","その他") 

c <- b-a +1 # 項目数
Q1 <- numeric(c)
Q1 <- colSums(data01_[,a:b])
knitr::kable(Q1)

	x
自転車	22
バイク	10
自家用車	186
バス	41
JR	18
平成筑豊鉄道	17
タクシー	22
その他	1

クロス集計の例

「table(A, B)」で、「A by B」のクロス集計。

集計結果をマトリックスに保存する。ここでは、tbl03とした。

table(data01$Q25,data01$F1)

##    
##      1  2
##   0  0  1
##   1 53 67
##   2 16 15
##   3  1  3
##   4 10 18
##   5  9 22
##   6  5 10

tbl03 <- table(data01$Q25,data01$F1)

rownames(tbl03) <-  list("無回答","住み続けたい","当分は住んでいたい",
     "市内てで転居したい","市外に転出したい","どちらとも言えない","わからない")

colnames(tbl03) <- list("男","女")
knitr::kable(tbl03)

	男	女
無回答	0	1
住み続けたい	53	67
当分は住んでいたい	16	15
市内てで転居したい	1	3
市外に転出したい	10	18
どちらとも言えない	9	22
わからない	5	10

以下は、一方の変数が複数回答を許す場合。

a <- 3 # 開始列
b <- 10 # 終了列
c <- b-a +1 # 項目数
d <- 2 # 第2変数の選択肢数
e <- c*d 
f <-　85 # 第2変数の列番号
m1 <- matrix(1:e,nrow=c)

rownames(m1) <- c("自転車","バイク","自家用車","バス","JR","平成筑豊鉄道","タクシー","その他")
colnames(m1) <- c("男","女")

for(i in 1:c){(m1[i,] <- table(data01[,i+ a -1],data01[,f])[2,1:d])} # 2行目の数値を取り出す
knitr::kable(m1)

	男	女
自転車	11	11
バイク	5	5
自家用車	83	103
バス	14	27
JR	9	9
平成筑豊鉄道	7	10
タクシー	8	14
その他	0	1

棒グラフ

人数の棒グラフを作成。複数回答を許す質問群に対する回答を一括して表示したもの。

par(family="HiraKakuProN-W3",plt=c(0.2,1,0.3,0.8))
barplot(Q1,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,200))

複数回答の処理について

1つも選択していない人の数を調べて、パーセントを計算するときに外す。

a <- 3  # 開始列番号
b <- 10 # 終了列番号
knitr::kable(head(data01_[,a:b]))　# 取り出したデータの確認

自家用車	バス	タクシー
1	0	0
1	0	0
1	1	1
1	0	0
1	0	0
1	0	0

s <- table(rowSums(data01_[,a:b])) # 各回答者の選択数
cat("選択数の分布","(最初が無選択者数)",s,"\n") # 選択(者)数の分布

## 選択数の分布 (最初が無選択者数) 2 174 32 13 6 2 1

t <- sum(s) - s[1] # 無選択者数を選択者総数から引く
cat("回答者数=",as.integer(t))

## 回答者数= 228

棒グラフ

par(family="HiraKakuProN-W3",plt=c(0.2,1,0.3,0.8))
barplot(Q1/t*100,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,100),ylab = "単位：パーセント")

性別でファイルを分割

ファイルを分割して単純集計をおこなえば、クロス集計と同じ結果が出てくる。

colnames(data01) # 項目（変数）名の確認

##  [1] "NO"    "Q011"  "Q012"  "Q013"  "Q014"  "Q015"  "Q016"  "Q017"  "Q018" 
## [10] "Q019"  "Q021"  "Q022"  "Q031"  "Q032"  "Q0401" "Q0402" "Q0403" "Q0404"
## [19] "Q0405" "Q0406" "Q0407" "Q0408" "Q0409" "Q0410" "Q0411" "Q0412" "Q0413"
## [28] "Q0414" "Q0415" "Q0416" "Q0417" "Q0418" "Q0419" "Q0420" "Q0421" "Q0422"
## [37] "Q0423" "Q061"  "Q062"  "Q063"  "Q064"  "Q065"  "Q066"  "Q067"  "Q068" 
## [46] "Q069"  "Q0701" "Q0702" "Q0703" "Q0704" "Q0705" "Q0706" "Q0707" "Q0708"
## [55] "Q0709" "Q0710" "Q0801" "Q0802" "Q0803" "Q0804" "Q0805" "Q0806" "Q0807"
## [64] "Q0808" "Q0809" "Q0810" "Q09"   "Q10"   "Q11"   "Q12"   "Q13"   "Q14"  
## [73] "Q15"   "Q16"   "Q17"   "Q18"   "Q19"   "Q20"   "Q21"   "Q22"   "Q23"  
## [82] "Q24"   "Q24S"  "Q25"   "F1"    "F2"    "F3"    "F4"    "F5"    "F6"

data01$F1 # 性別の項目のデータを確認。1が男、2が女。

##   [1] 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 1
##  [38] 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2
##  [75] 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1
## [112] 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2
## [149] 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1
## [186] 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2
## [223] 1 2 2 1 2 1 1 2

table(data01$F1) # 性別の単純集計。

## 
##   1   2 
##  94 136

data01m <- data01[data01[,85] == 1,] # 男のデータのみを取りだし、data01mとする。
nrow(data01m)

## [1] 94

data01f <- data01[data01[,85] == 2,] # 女のデータのみを取りだし、data01fとする。
nrow(data01f)

## [1] 136

data01を分割してdata01m、data01fとした。

性別：男

data01_ <- data01m # 右側を置き換えた。
a <- 3 # 開始列
b <- 10 # 終了列

colnames(data01_)[a:b] <-  c("自転車","バイク","自家用車","バス","JR","平成筑豊鉄道","タクシー","その他") 

c <- b-a +1 # 項目数
Q1 <- numeric(c)
Q1 <- colSums(data01_[,a:b])
knitr::kable(Q1)

	x
自転車	11
バイク	5
自家用車	83
バス	14
JR	9
平成筑豊鉄道	7
タクシー	8
その他	0

Q1m <- Q1 # 後で使うために別名で保存。

a <- 3  # 開始列番号
b <- 10 # 終了列番号
knitr::kable(head(data01_[,a:b]))　# 取り出したデータの確認

	自家用車	バス	タクシー
2	1	0	0
3	1	1	1
4	1	0	0
7	1	0	0
12	1	0	0
14	1	0	0

s <- table(rowSums(data01_[,a:b])) # 各回答者の選択数
s

## 
##  1  2  3  4  6 
## 66 17  9  1  1

t <- sum(s)

# 以下は実行しない。無選択者なし。
# cat("選択数の分布","(最初が無選択者数)",s,"\n") 
# t <- sum(s) - s[1] # 無選択者数を選択者総数から引く
cat("回答者数=",as.integer(t))

## 回答者数= 94

tm <- t # 後で使うために別名で保存。

par(family="HiraKakuProN-W3",plt=c(0.2,1,0.3,0.8))
barplot(Q1/t*100,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,100),ylab = "単位：パーセント")

性別：女

data01_ <- data01f # 右側を置き換えた。
a <- 3 # 開始列
b <- 10 # 終了列

colnames(data01_)[a:b] <-  c("自転車","バイク","自家用車","バス","JR","平成筑豊鉄道","タクシー","その他") 

c <- b-a +1 # 項目数
Q1 <- numeric(c)
Q1 <- colSums(data01_[,a:b])
knitr::kable(Q1)

	x
自転車	11
バイク	5
自家用車	103
バス	27
JR	9
平成筑豊鉄道	10
タクシー	14
その他	1

Q1f <- Q1 # 後で使うために別名で保存。

a <- 3  # 開始列番号
b <- 10 # 終了列番号
knitr::kable(head(data01_[,a:b]))　# 取り出したデータの確認

	自転車	自家用車	バス	JR	平成筑豊鉄道	タクシー
1	0	1	0	0	0	0
5	0	1	0	0	0	0
6	0	1	0	0	0	0
8	1	0	1	1	1	1
9	0	1	0	0	0	0
10	0	1	0	0	0	0

s <- table(rowSums(data01_[,a:b])) # 各回答者の選択数
cat("選択数の分布","(最初が無選択者数)",s,"\n") # 選択(者)数の分布

## 選択数の分布 (最初が無選択者数) 2 108 15 4 5 2

t <- sum(s) - s[1] # 無選択者数を選択者総数から引く
cat("回答者数=",as.integer(t))

## 回答者数= 134

tf <- t # 後で使うために別名で保存。

par(family="HiraKakuProN-W3",plt=c(0.2,1,0.3,0.8))
barplot(Q1/t*100,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,100),ylab = "単位：パーセント")

グラフの並置

用意しておいたQ1m、tm、Q1f、tfを使ってグラフを作成する。

par(family="HiraKakuProN-W3",mfrow=c(1,2),plt=c(0.3,1,0.3,0.8))
barplot(Q1m/tm*100,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,100),ylab = "単位：パーセント",main = "男") 
barplot(Q1f/tf*100,col=topo.colors(8),horiz = F,las=2,ylim = c(0,100),ylab = "単位：パーセント",main = "女")

調査データの整理

Yutaka Moteki

2023-05-19

データの読み込み

単純集計の例

単項選択の場合

複数回答を許す場合

クロス集計の例

棒グラフ

複数回答の処理について

棒グラフ

性別でファイルを分割

性別：男

性別：女

グラフの並置