目次
🎯 この記事を読むと何ができるようになるか
- 研究の核心：「気温と光熱・水道費地域気候が家計エネルギー支出に与える影響」の問題意識と分析アプローチ
- 分析手法：重回帰分析で「複数の要因がどの程度結果に影響するか」を同時に推定する方法
- 分析手法：相関係数（Pearson・Spearman）で2変数の関係の強さと向きを定量化する方法
- 分析手法：時系列データのトレンド・変化点・周期性を読み取る方法
- 結果の読み方：係数・p値・図表から「何が言えて何が言えないか」を判断する力
- 応用：同じデータと手法を使って、別の問いを立てて分析する発想
📥 データの準備（再現コードを動かす前に）
このページの分析を自分で再現するには、以下の手順でデータを準備してください。コードの編集は不要です。
1
データをダウンロードする
統計センターの SSDSE 配布ページから、以下のファイルをダウンロードします。
SSDSE-B-2026.csv ← SSDSE-B（都道府県データ）📥 直接DL
⬇ SSDSEダウンロードページを開く
2
ファイルを所定のフォルダに配置する
ダウンロードしたCSVを、プロジェクトの
data/raw/ フォルダに入れます。2026 統計・データ解析コンペ/
├── code/
│ └── 2022_H5_8_shorei.py ← 実行するスクリプト
└── data/
└── raw/
SSDSE-B-2026.csv ← ここに置く
3
スクリプトをそのまま実行する
ターミナルでプロジェクトルートに移動し、以下を実行します。
python3 code/2022_H5_8_shorei.py
図は html/figures/ に自動保存されます。
概
研究概要と背景
日本は南北に細長い地形を持ち、北海道・東北地方と沖縄・九州南部では年平均気温が10℃以上異なる。この気候の差異は、暖房・冷房需要を通じて家計の光熱費負担に大きく影響する。本研究は「地域の気温が光熱水道費の家計負担にどの程度影響するか」を、47都道府県の公的統計データを用いて定量的に分析した。
まず「気温と光熱・水道費地域気候が家計エネルギー支出に与える影響」を統計的にとらえることが有効だと考えられる。 その理由は感覚や経験則だけでは、複雑な社会要因の中で「何が本当に効いているか」を見極めにくいからである。 本研究では公開データと統計手法を組み合わせ、この問いに定量的な答えを出すことを目指す。
リサーチクエスチョン
寒冷地（北海道・東北）は暖房需要が大きいため、年平均気温が低いほど光熱水道費の消費支出に占める割合が高くなると予想される。この負の相関関係を統計的に検証し、その規模を推定する。
分析の流れ
SSDSE-B
47都道府県
2012〜2023年
47都道府県
2012〜2023年
→
相関分析
（Pearson r）
（Pearson r）
→
OLS
重回帰
重回帰
→
時系列
推移比較
推移比較
SSDSE-B 都道府県データ Pearson 相関分析 OLS 重回帰 時系列分析 散布図
r = −0.682
年平均気温 × 光熱水道費割合
（2022年、p<0.0001）
（2022年、p<0.0001）
R² = 0.736
OLS 重回帰の決定係数
（5変数モデル）
（5変数モデル）
47都道府県
2022年断面データ
（SSDSE-B）
（SSDSE-B）
データと変数設計
使用データ：SSDSE-B
SSDSE（社会・人口統計体系データセット）-B は47都道府県の多分野統計を収録する。本分析では2022年断面データ（n=47）を主に使用し、時系列分析では2012〜2023年を使用する。
| 変数名 | 定義 | SSDSE-B 列名 | 想定方向 |
|---|---|---|---|
| 光熱水道費割合 | 光熱・水道費 / 消費支出 × 100（%） | 光熱・水道費（二人以上の世帯） ÷ 消費支出（二人以上の世帯） |
目的変数 |
| 光熱水道費_万円 | 光熱・水道費（円）÷ 10,000 | 光熱・水道費（二人以上の世帯） | 参考 |
| 年平均気温 | 年間の日平均気温の平均（℃） | 年平均気温 | 負（−） |
| 最高気温 | 日最高気温の月平均の最高値（℃） | 最高気温（日最高気温の月平均の最高値） | — |
| 最低気温 | 日最低気温の月平均の最低値（℃） | 最低気温（日最低気温の月平均の最低値） | 正（+）？ |
| 高齢化率 | 65歳以上人口 ÷ 総人口 × 100（%） | 65歳以上人口 ÷ 総人口 | 正（+） |
| 消費支出_log | 消費支出（円）の自然対数 | 消費支出（二人以上の世帯） | 負（−） |
なぜ「割合変数」を使うか
光熱費の絶対額（円）は所得水準・世帯規模・物価水準の影響を受ける。消費支出に占める割合（%）を使うことで、地域間の「家計負担感の違い」をより適切に比較できる。
寒冷地・温暖地の区分（本分析の定義）
- 寒冷地（7道県）：北海道・青森・岩手・宮城・秋田・山形・福島
- 温暖地（12県）：沖縄・鹿児島・宮崎・高知・愛媛・徳島・香川・福岡・佐賀・長崎・熊本・大分
- その他（28都府県）：上記以外の都府県
1
都道府県別 年平均気温ランキング（2022年）
まず47都道府県の年平均気温を低い順に並べ、寒冷地（青）・温暖地（橙）・その他（灰）を色分けして可視化する。北海道・東北が低温側に、沖縄・九州南部が高温側に集中していることを確認する。
図1：47都道府県の年平均気温ランキング（2022年）。青＝寒冷地（北海道・東北）、橙＝温暖地（九州・四国南部）、灰＝その他。破線は全国平均。
気温分布の特徴（2022年）
- 最低：北海道（10.2℃）— 全国平均より約6℃低い
- 最高：沖縄県（24.2℃）— 全国平均より約8℃高い
- 寒冷地7道県はいずれも全国平均以下に集中
- 南北間の気温差：約14℃（暖房・冷房需要の差を生む）
DS LEARNING POINT 1
負の相関の解釈：気温↑ → 暖房費↓のメカニズム
「年平均気温が高いほど光熱費割合が低い」という負の相関は、単純な因果関係ではない。背景にあるメカニズムを理解することが重要：
（1）寒冷地は冬季の暖房需要が大きく（灯油・ガス消費増）、（2）温暖地は夏季の冷房需要があるが、暖房と比べると電気代への影響は小さい。（3）そのため年間トータルでは寒冷地の方が光熱費負担が大きくなる。
from scipy import stats
# 2022年データで相関検定
r, p = stats.pearsonr(df22['年平均気温'], df22['光熱水道費割合'])
print(f"r = {r:.3f}") # → r = -0.682
print(f"p = {p:.4f}") # → p < 0.0001
# 解釈：|r| = 0.682 は「大きな効果量」（Cohen基準: 大 ≥ 0.5）
# 相関係数の2乗 = 決定係数 r² = 0.465 → 気温だけで分散の46%を説明
図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年）
📝 コード
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | import os import warnings import numpy as np import pandas as pd import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpatches from matplotlib import rcParams import statsmodels.api as sm from scipy import stats warnings.filterwarnings('ignore') |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
import pandas as pdなど — 必要なライブラリをまとめて呼び出します。as pdは短い別名（alias）。matplotlib.use('Agg')— グラフを画面表示せずファイルに保存するためのおまじない。
💡 Python TIPS
f"...{x}..." はf-string。文字列の中に {変数} と書くだけで埋め込めて、{x:.2f} のように書式も指定できます。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — ── パス設定 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
📝 コード
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | # ── パス設定 ────────────────────────────────────────────────────────────────── FIG_DIR = 'html/figures' DATA_B = 'data/raw/SSDSE-B-2026.csv' os.makedirs(FIG_DIR, exist_ok=True) # ── フォント設定 ─────────────────────────────────────────────────────────────── rcParams['font.family'] = ['Hiragino Sans', 'Hiragino Kaku Gothic ProN', 'AppleGothic', 'Noto Sans CJK JP', 'sans-serif'] rcParams['axes.unicode_minus'] = False |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
os.makedirs('html/figures', exist_ok=True)— 図の保存先フォルダを作る（既にあってもOK）。
💡 Python TIPS
df['A'] / df['B'] — pandasの列同士の四則演算は要素ごと（element-wise）。forループ不要なのが強み。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — ── データ読み込み ─────────────────────────────────────────────────────────────
📝 コード
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | # ── データ読み込み ───────────────────────────────────────────────────────────── df_raw = pd.read_csv(DATA_B, header=[0, 1], encoding='cp932') # カラム名を平坦化（第2レベルを使用） df_raw.columns = [b if b not in ('', 'Unnamed: 0_level_1') else a for a, b in df_raw.columns] COL_YEAR = '年度' COL_PREF = '都道府県' COL_TEMP = '年平均気温' COL_TMAX = '最高気温（日最高気温の月平均の最高値）' COL_TMIN = '最低気温（日最低気温の月平均の最低値）' COL_ENER = '光熱・水道費（二人以上の世帯）' COL_CONS = '消費支出（二人以上の世帯）' COL_POP65 = '65歳以上人口' COL_POP = '総人口' |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
pd.read_csv(...)でCSVを読み込みます。encoding='cp932'は日本語Windows由来の文字コード、header=1は「2行目を列名として使う」。
💡 Python TIPS Seriesの
.map() は「1対1の置き換え」、.apply() は「関数を当てる」。辞書なら .map()、ロジックなら .apply()。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — 必要列を選択
📝 コード
40 41 42 43 44 45 | # 必要列を選択 cols_needed = [COL_YEAR, COL_PREF, COL_TEMP, COL_TMAX, COL_TMIN, COL_ENER, COL_CONS, COL_POP65, COL_POP] df = df_raw[cols_needed].copy() df = df.dropna(subset=[COL_TEMP, COL_ENER, COL_CONS]) df[COL_YEAR] = df[COL_YEAR].astype(int) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
.astype(int)— 列を整数に変換（年度などを数値比較するため）。
💡 Python TIPS
[式 for x in リスト] はリスト内包表記。forループでappendする代わりに1行でリストを作れます。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — 派生変数
📝 コード
46 47 48 49 50 51 52 | # 派生変数 df['光熱水道費_万円'] = df[COL_ENER] / 10000 df['光熱水道費割合'] = df[COL_ENER] / df[COL_CONS] * 100 df['高齢化率'] = df[COL_POP65] / df[COL_POP] * 100 df['消費支出_log'] = np.log(df[COL_CONS]) df['最高気温'] = df[COL_TMAX] df['最低気温'] = df[COL_TMIN] |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
r, p = stats.pearsonr(...) — Pythonは複数戻り値を同時に受け取れる（タプルアンパック）。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — 2022年のみ抽出（メイン分析用）
📝 コード
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 | # 2022年のみ抽出（メイン分析用） df22 = df[df[COL_YEAR] == 2022].copy().reset_index(drop=True) # 地域区分 KANREI = ['北海道', '青森県', '岩手県', '宮城県', '秋田県', '山形県', '福島県'] ONDAN = ['沖縄県', '鹿児島県', '宮崎県', '高知県', '愛媛県', '徳島県', '香川県', '福岡県', '佐賀県', '長崎県', '熊本県', '大分県'] def get_region(pref): if pref in KANREI: return '寒冷地' elif pref in ONDAN: return '温暖地' else: return 'その他' df22['地域区分'] = df22[COL_PREF].apply(get_region) df['地域区分'] = df[COL_PREF].apply(get_region) COLOR_MAP = {'寒冷地': '#1565C0', '温暖地': '#E65100', 'その他': '#78909C'} print(f"2022年データ: {len(df22)}都道府県") print(f"年平均気温 範囲: {df22[COL_TEMP].min():.1f}〜{df22[COL_TEMP].max():.1f}℃") print(f"光熱水道費割合 範囲: {df22['光熱水道費割合'].min():.1f}〜{df22['光熱水道費割合'].max():.1f}%") |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
x if cond else y は三項演算子。リスト内包表記と組み合わせると、forとifを1行で書けます。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — 相関係数（参考出力）
📝 コード
77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 | # 相関係数（参考出力） r, p = stats.pearsonr(df22[COL_TEMP], df22['光熱水道費割合']) print(f"\n年平均気温 × 光熱水道費割合: r={r:.3f}, p={p:.4f}") df22_sorted = df22.sort_values(COL_TEMP, ascending=True).reset_index(drop=True) colors1 = [COLOR_MAP[g] for g in df22_sorted['地域区分']] fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 11), dpi=150) bars = ax1.barh(range(len(df22_sorted)), df22_sorted[COL_TEMP], color=colors1, edgecolor='white', linewidth=0.5, height=0.8) ax1.set_yticks(range(len(df22_sorted))) ax1.set_yticklabels(df22_sorted[COL_PREF], fontsize=8.5) ax1.set_xlabel('年平均気温（℃）', fontsize=11) ax1.set_title('図1 都道府県別 年平均気温ランキング（2022年）\n寒冷地（青）は低温、温暖地（橙）は高温', fontsize=12, fontweight='bold', pad=12) ax1.axvline(df22[COL_TEMP].mean(), color='#333', linestyle='--', linewidth=1.2, alpha=0.7, label=f'全国平均 {df22[COL_TEMP].mean():.1f}℃') ax1.set_xlim(0, df22[COL_TEMP].max() + 2) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
fig, ax = plt.subplots(...)— 図全体（fig）と軸（ax）を作る定番。以降はax.bar(...)等で操作。sort_values('列名', ascending=False)— 指定列で並べ替え（降順）。ax.axhline / ax.axvline— 水平／垂直の点線。平均線や基準線として定番。stats.pearsonr(x, y)— Pearson相関係数rと p値を同時に返します。
💡 Python TIPS
df[col]（1列）と df[[col1, col2]]（複数列）でカッコの数が違います。リストを渡していると覚えるとミスを減らせます。図図1：年平均気温の都道府県別ランキング（2022年） — 気温の値ラベル
📝 コード
93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 | # 気温の値ラベル for i, (val, pref) in enumerate(zip(df22_sorted[COL_TEMP], df22_sorted[COL_PREF])): ax1.text(val + 0.15, i, f'{val:.1f}', va='center', fontsize=7.5, color='#333') patch_k = mpatches.Patch(color='#1565C0', label='寒冷地（北海道・東北）') patch_o = mpatches.Patch(color='#E65100', label='温暖地（九州・四国南部）') patch_s = mpatches.Patch(color='#78909C', label='その他') ax1.legend(handles=[patch_k, patch_o, patch_s], loc='lower right', fontsize=9) ax1.grid(axis='x', alpha=0.3) ax1.spines['top'].set_visible(False) ax1.spines['right'].set_visible(False) fig1.tight_layout() fig1_path = os.path.join(FIG_DIR, '2022_H5_8_fig1_temp_ranking.png') fig1.savefig(fig1_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close(fig1) print(f"図1 保存: {fig1_path}") |
▼ 実行結果
2022年データ: 47都道府県 年平均気温 範囲: 10.2〜23.7℃ 光熱水道費割合 範囲: 6.0〜13.0% 年平均気温 × 光熱水道費割合: r=-0.682, p=0.0000 findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Not …（長いため省略）
💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
s[:-n]「末尾n文字を除く」／s[n:]「先頭n文字を除く」。スライス [start:stop:step] はリスト・タプル・文字列共通の基本ワザです。2
相関分析：気温と光熱水道費割合
年平均気温（℃）と光熱水道費割合（%）の散布図を描き、Pearson 相関係数と OLS 回帰直線を重ねる。都道府県名のラベルから外れ値・特異点も確認できる。
図2：年平均気温（℃）と光熱水道費割合（%）の散布図（2022年、n=47）。青点＝寒冷地、橙点＝温暖地。赤線は OLS 回帰直線。
📌 この散布図の読み方
- このグラフは
- 横軸（x）と縦軸（y）に2変数を取り、各都道府県（または自治体）を点で描いたグラフ。
- 読み方
- 点の並びに右上がりの傾向があれば正の相関、右下がりなら負の相関。点が直線に近いほど相関が強い。
- なぜそう解釈できるか
- 回帰直線（赤線など）の傾きが回帰係数に対応する。直線から大きく外れた点が外れ値で、特異な地域を示す。
| 統計量 | 値 | 解釈 |
|---|---|---|
| Pearson r | −0.682 | 大きな負の相関（Cohen基準: |r|≥0.5 = 大） |
| p 値 | < 0.0001 | 統計的に有意（1%水準でも有意） |
| r²（単相関） | 0.465 | 気温だけで光熱水道費割合の46.5%を説明 |
| サンプルサイズ | n = 47 | 47都道府県（2022年断面） |
散布図から読み取れること
- 北海道（10.2℃）は光熱水道費割合が最も高い水準
- 青森・秋田・岩手など東北県も高い光熱費割合
- 沖縄（24.2℃）は光熱水道費割合が相対的に低い
- 中部・近畿の「中間的」都府県は中間的な位置に分布
DS LEARNING POINT 2
割合変数の設計：支出金額 vs 支出割合の違い
光熱費を「金額（万円）」で見るか「消費支出に占める割合（%）」で見るかで、分析の意味が変わる。
金額（万円）：地域の物価・所得水準・世帯構成の影響を受けやすい。「東京は光熱費が高い」→ 実は消費総額も高いだけかもしれない。
割合（%）：消費支出を分母にすることで「生活費の中での光熱費の重さ」を比較できる。所得水準の差を部分的にコントロールできる。
# 変数の設計
df['光熱水道費_万円'] = df['光熱・水道費（二人以上の世帯）'] / 10000
# 割合変数（分母で正規化）
df['光熱水道費割合'] = (
df['光熱・水道費（二人以上の世帯）'] /
df['消費支出（二人以上の世帯）'] * 100
)
# 消費支出の対数変換（右裾の長い分布を正規化）
import numpy as np
df['消費支出_log'] = np.log(df['消費支出（二人以上の世帯）'])
図図2：年平均気温 vs 光熱水道費割合 散布図（2022年）
📝 コード
111 112 113 114 115 116 | fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(9, 7), dpi=150) for region, color in COLOR_MAP.items(): mask = df22['地域区分'] == region ax2.scatter(df22.loc[mask, COL_TEMP], df22.loc[mask, '光熱水道費割合'], color=color, s=70, zorder=3, label=region, alpha=0.85, edgecolors='white', linewidth=0.8) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
fig, ax = plt.subplots(...)— 図全体（fig）と軸（ax）を作る定番。以降はax.bar(...)等で操作。
💡 Python TIPS
df['A'] / df['B'] — pandasの列同士の四則演算は要素ごと（element-wise）。forループ不要なのが強み。図図2：年平均気温 vs 光熱水道費割合 散布図（2022年） — 都道府県ラベル（全都道府県）
📝 コード
117 118 119 120 121 122 123 | # 都道府県ラベル（全都道府県） for _, row in df22.iterrows(): pref_short = row[COL_PREF].replace('県', '').replace('都', '').replace('道', '').replace('府', '') ax2.annotate(pref_short, (row[COL_TEMP], row['光熱水道費割合']), xytext=(3, 3), textcoords='offset points', fontsize=6.5, color='#333', zorder=4) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
for _, row in df.iterrows()— DataFrameを1行ずつ取り出すループ。1点ずつ描画したいときに使用。
💡 Python TIPS Seriesの
.map() は「1対1の置き換え」、.apply() は「関数を当てる」。辞書なら .map()、ロジックなら .apply()。図図2：年平均気温 vs 光熱水道費割合 散布図（2022年） — 回帰直線
📝 コード
124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 | # 回帰直線 x_reg = df22[COL_TEMP].values y_reg = df22['光熱水道費割合'].values slope, intercept, r_val, p_val, se = stats.linregress(x_reg, y_reg) x_line = np.linspace(x_reg.min(), x_reg.max(), 100) ax2.plot(x_line, slope * x_line + intercept, color='#C62828', linewidth=1.8, linestyle='-', zorder=2, label=f'回帰直線 (r={r_val:.3f}, p={p_val:.4f})') ax2.set_xlabel('年平均気温（℃）', fontsize=12) ax2.set_ylabel('光熱水道費割合（%）', fontsize=12) ax2.set_title('図2 年平均気温 vs 光熱水道費割合（2022年、47都道府県）\n' '気温が低い地域ほど家計に占める光熱費の割合が高い', fontsize=11, fontweight='bold', pad=12) ax2.text(0.97, 0.97, f'r = {r_val:.3f}\np = {p_val:.4f}', transform=ax2.transAxes, ha='right', va='top', fontsize=10, bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.4', facecolor='#FFF9C4', alpha=0.9)) ax2.legend(fontsize=9, loc='upper right') ax2.grid(alpha=0.3) ax2.spines['top'].set_visible(False) ax2.spines['right'].set_visible(False) fig2.tight_layout() fig2_path = os.path.join(FIG_DIR, '2022_H5_8_fig2_scatter.png') fig2.savefig(fig2_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close(fig2) print(f"図2 保存: {fig2_path}") |
▼ 実行結果
findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: Font family 'Noto Sans CJK JP' not found. findfont: Font family 'Hiragino Kaku Gothic ProN' not found. findfont: …（長いため省略）
💡 解説
stats.linregress(x, y)— 単回帰の傾き・切片・r値・p値・標準誤差を返します。使わない値は_で受け取り。
💡 Python TIPS
[式 for x in リスト] はリスト内包表記。forループでappendする代わりに1行でリストを作れます。3
OLS 重回帰：光熱水道費の決定要因
単純な気温との相関分析に加え、複数の要因（年平均気温・最高気温・最低気温・高齢化率・消費支出）を同時に投入した OLS 重回帰を行う。説明変数は全て標準化し、回帰係数の相対的な大きさ（β係数）を比較する。
光熱水道費割合ᵢ = β₀ + β₁×年平均気温ᵢ + β₂×最高気温ᵢ + β₃×最低気温ᵢ
+ β₄×高齢化率ᵢ + β₅×消費支出_logᵢ + εᵢ
（i = 1, ..., 47 都道府県、全説明変数は標準化済み）
+ β₄×高齢化率ᵢ + β₅×消費支出_logᵢ + εᵢ
（i = 1, ..., 47 都道府県、全説明変数は標準化済み）
図3：OLS 重回帰の標準化係数（β）プロット（2022年、n=47）。横棒は 95%信頼区間。* は p<0.05。
📌 この回帰係数プロットの読み方
- このグラフは
- 重回帰分析の各説明変数の係数（影響の強さと向き）をバーや点で表したグラフ。
- 読み方
- 右（プラス方向）に伸びるバーは「この変数が増えると目的変数も増える」正の影響。左（マイナス方向）は逆。
- なぜそう解釈できるか
- エラーバー（誤差棒）が0をまたいでいない変数が統計的に有意（p < 0.05）。バーが長いほど影響が大きい。
| 説明変数 | β係数（標準化） | p 値 | 解釈 |
|---|---|---|---|
| 年平均気温（℃） | −1.898 | 0.004 | 気温↑ → 光熱費割合↓（有意） |
| 消費支出（対数） | −0.463 | 0.001 | 消費水準↑ → 割合↓（富裕地域は割合小） |
| 最低気温（℃） | +0.967 | 0.047 | 冬の最低気温↑ → 暖房費↑（やや有意） |
| 高齢化率（%） | +0.170 | 0.232 | 高齢化 → 光熱費増（有意でない） |
| 最高気温（℃） | +0.155 | 0.567 | 夏の高温 → 冷房費（有意でない） |
モデル適合度
R² = 0.736（決定係数）、Adj. R² = 0.704。5変数モデルで光熱水道費割合の変動の約70%を説明。F統計量 = 22.88、p < 0.0001（モデル全体として有意）。
注目すべき発見：最低気温の正の係数
「最低気温」の係数が正（+0.967）なのは、一見逆説的に見える。しかし最低気温は「冬の寒さの厳しさ」を表す指標でもあり、日最低気温が低い（マイナス）地域では暖房コストが大きい。年平均気温との多重共線性を考慮した解釈が必要。
DS LEARNING POINT 3
地域ダミーの活用：寒冷地・温暖地区分による制御
連続変数（気温）に加え、「寒冷地ダミー」「温暖地ダミー」のようなカテゴリ変数を回帰に加えることで、気候帯特有の構造的差異をコントロールできる。
たとえば北海道は特別な暖房インフラ（集中暖房・灯油暖房）を持ち、気温だけでは説明できない固有の光熱費構造がある。地域ダミーはこのような「暗黙の差異」を吸収する。
import pandas as pd
# 地域ダミーの作成
df22['寒冷地ダミー'] = df22['都道府県'].isin(
['北海道', '青森県', '岩手県', '宮城県', '秋田県', '山形県', '福島県']
).astype(int)
df22['温暖地ダミー'] = df22['都道府県'].isin(
['沖縄県', '鹿児島県', '宮崎県', '高知県', '福岡県']
).astype(int)
# ダミーを追加したモデル（参照カテゴリ：その他）
import statsmodels.api as sm
X_with_dummy = sm.add_constant(df22[[
'年平均気温', '消費支出_log', '高齢化率',
'寒冷地ダミー', '温暖地ダミー'
]])
model2 = sm.OLS(df22['光熱水道費割合'], X_with_dummy).fit()
print(f"R² = {model2.rsquared:.3f}") # R²がさらに向上する可能性
図図3：OLS 回帰係数プロット（光熱水道費の決定要因）
📝 コード
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 | var_labels = { COL_TEMP: '年平均気温（℃）', '最高気温': '最高気温（℃）', '最低気温': '最低気温（℃）', '高齢化率': '高齢化率（%）', '消費支出_log': '消費支出（対数）', } X_cols = list(var_labels.keys()) X_data = df22[X_cols].copy() y_data = df22['光熱水道費割合'].copy() |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS Seriesの
.map() は「1対1の置き換え」、.apply() は「関数を当てる」。辞書なら .map()、ロジックなら .apply()。図図3：OLS 回帰係数プロット（光熱水道費の決定要因） — 欠損除去
📝 コード
162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 | # 欠損除去 valid = X_data.notna().all(axis=1) & y_data.notna() X_data = X_data[valid] y_data = y_data[valid] # 標準化（β係数のプロット用） X_std = (X_data - X_data.mean()) / X_data.std() X_const = sm.add_constant(X_std) model = sm.OLS(y_data, X_const).fit() print("\nOLS 回帰結果:") print(model.summary()) coefs = model.params[1:] # 定数項除く ci_low = model.conf_int().iloc[1:, 0] ci_hi = model.conf_int().iloc[1:, 1] pvals = model.pvalues[1:] labels = [var_labels[c] for c in X_cols] |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
sm.add_constant(X)— 切片項（定数1の列）を先頭に追加。statsmodelsで必須。sm.OLS(y, X).fit()— 最小二乗法でモデルを推定。model.params,model.pvalues,model.conf_int()で結果取得。
💡 Python TIPS
[式 for x in リスト] はリスト内包表記。forループでappendする代わりに1行でリストを作れます。図図3：OLS 回帰係数プロット（光熱水道費の決定要因） — 係数の大きい順にソート
📝 コード
179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 | # 係数の大きい順にソート order = np.argsort(np.abs(coefs.values))[::-1] coefs_s = coefs.values[order] ci_low_s = ci_low.values[order] ci_hi_s = ci_hi.values[order] pvals_s = pvals.values[order] labels_s = [labels[i] for i in order] fig3, ax3 = plt.subplots(figsize=(8, 5), dpi=150) colors3 = ['#1565C0' if c < 0 else '#E65100' for c in coefs_s] sig_marker = ['*' if p < 0.05 else '' for p in pvals_s] y_pos = np.arange(len(labels_s)) ax3.barh(y_pos, coefs_s, color=colors3, alpha=0.75, height=0.55, zorder=3) ax3.errorbar(coefs_s, y_pos, xerr=[coefs_s - ci_low_s, ci_hi_s - coefs_s], fmt='none', color='#333', capsize=4, linewidth=1.2, zorder=4) ax3.axvline(0, color='#333', linewidth=1, linestyle='-') ax3.set_yticks(y_pos) ax3.set_yticklabels([f'{lbl} {mk}' for lbl, mk in zip(labels_s, sig_marker)], fontsize=10) ax3.set_xlabel('標準化回帰係数（β）', fontsize=11) ax3.set_title(f'図3 OLS 回帰係数プロット（光熱水道費割合の決定要因）\n' f'目的変数: 光熱水道費割合（%） R² = {model.rsquared:.3f} n=47', fontsize=10, fontweight='bold', pad=10) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
fig, ax = plt.subplots(...)— 図全体（fig）と軸（ax）を作る定番。以降はax.bar(...)等で操作。ax.axhline / ax.axvline— 水平／垂直の点線。平均線や基準線として定番。
💡 Python TIPS
r, p = stats.pearsonr(...) — Pythonは複数戻り値を同時に受け取れる（タプルアンパック）。図図3：OLS 回帰係数プロット（光熱水道費の決定要因） — * 凡例
📝 コード
202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 | # * 凡例 ax3.text(0.98, 0.02, '* p<0.05 青=負の効果 橙=正の効果\n95%信頼区間を横棒で表示', transform=ax3.transAxes, ha='right', va='bottom', fontsize=9, bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3', facecolor='#F8F9FA', alpha=0.9)) ax3.grid(axis='x', alpha=0.3) ax3.spines['top'].set_visible(False) ax3.spines['right'].set_visible(False) fig3.tight_layout() fig3_path = os.path.join(FIG_DIR, '2022_H5_8_fig3_coef.png') fig3.savefig(fig3_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close(fig3) print(f"図3 保存: {fig3_path}") |
▼ 実行結果
OLS 回帰結果:
OLS Regression Results
==============================================================================
Dep. Variable: 光熱水道費割合 R-squared: 0.736
Model: OLS Adj. R-squared: 0.704
Method: Least Squares F-statistic: 22.88
Date: Mon, 18 May 2026 Prob (F-statistic): 6.78e-11
Time: 11:24:12 Log-Likelihood: -47.702
No. Observations: 47 AIC: 107.4
Df Residuals: 41 BIC: 118.5
Df Model: 5
Covariance Type: nonrobust
==============================================================================
coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const 8.7074 0.104 83.510 0.000 8.497 8.918
年平均気温 -1.8981 0.618 -3.071 0.004 -3.146 -0.650
最高気温 0.1550 0.269 0.577 0.567 -0.388 0.698
最低気温 0.9666 0.472 2.046 0.047 0.012 1.921
高齢化率 0.1699 0.140 1.213 0.232 -0.113 0.453
消費支出_log -0.4633 0.136 -3.405 0.001 -0.738 -0.189
==============================================================================
Omnibus: 0.430 Durbin-Watson: 1.696
Prob(Omnibus): 0.807 Jarque-Bera (JB): 0.055
Skew: -0.051 Prob(JB): 0.973
Kurtosis: 3.133 Cond. No. 12.4
==============================================================================
Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
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…（長いため省略）💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
x if cond else y は三項演算子。リスト内包表記と組み合わせると、forとifを1行で書けます。4
時系列分析：寒冷地 vs 温暖地の推移（2012〜2023年）
断面分析（2022年）だけでなく、2012〜2023年の時系列でも寒冷地と温暖地の差異が安定して存在するかを確認する。2021〜2022年のエネルギー価格急騰が光熱費に与えた影響にも注目する。
図4：光熱水道費の時系列推移（2012〜2023年）。左：光熱水道費（万円）、右：消費支出に占める光熱水道費割合（%）。青線＝寒冷地（北海道・東北）、橙線＝温暖地（九州・四国南部）。
📌 この時系列グラフの読み方
- このグラフは
- 横軸を時間（年度）、縦軸を指標の値として変化を折れ線で描いたグラフ。
- 読み方
- 線が右上がりなら増加トレンド、右下がりなら減少トレンド。急な折れ目が変化点（政策導入・コロナなど）を示す可能性がある。
- なぜそう解釈できるか
- 複数の線（都道府県や指標）を重ねると、どの地域・変数が早く動いたか（リード・ラグ関係）が視覚的にわかる。
2021〜2022年のエネルギー価格急騰
ロシアのウクライナ侵攻（2022年2月）に伴う国際エネルギー価格の急騰は、全ての地域の光熱費を押し上げた。しかし暖房依存度の高い寒冷地では、その影響がより大きく現れた可能性がある。時系列グラフの右端（2022〜2023年）の急上昇に注目。
時系列の主要な観察点
- 寒冷地と温暖地の光熱費格差は2012〜2023年を通じて安定的に存在（構造的差異）
- 2021年以降のエネルギー価格上昇で全地域の光熱費が上昇
- 光熱水道費「割合」でも、寒冷地が一貫して高い水準を維持
- 温暖地は全期間を通じて光熱費割合が最も低い
DS LEARNING POINT 4
気候変動と家計影響：将来の光熱費予測への応用
本分析の「気温 → 光熱費」の関係式は、気候変動シナリオと組み合わせることで将来の家計負担予測に活用できる。
例：IPCC の温暖化シナリオ（SSP2-4.5）では、2100年に向けて日本の年平均気温が約2〜3℃上昇すると予測される。回帰係数（β = −1.898）を用いれば、「気温が2℃上昇すれば光熱水道費割合が約3.8ポイント低下する」という粗い試算が可能。ただし将来の予測には不確実性が大きく、複数シナリオの検討が必要。
import numpy as np
# 回帰式から将来予測（簡易シミュレーション）
# 標準化済みモデルの係数: β_気温 = -1.898（標準化）
# 元スケールへの変換: β_raw = β_std * (y_std / x_std)
y_std = df22['光熱水道費割合'].std()
x_std = df22['年平均気温'].std()
beta_raw = -1.898 * (y_std / x_std)
print(f"β（非標準化）= {beta_raw:.3f} [%/℃]")
# → 気温1℃上昇で光熱水道費割合が約○○ポイント低下
# 気温2℃上昇シナリオ
delta_temp = 2.0 # ℃
delta_ratio = beta_raw * delta_temp
print(f"気温+2℃ → 光熱水道費割合 {delta_ratio:+.2f}%pt の変化")
図図4：光熱水道費の時系列推移（寒冷地 vs 温暖地の比較）
📝 コード
217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 | years_avail = sorted(df[COL_YEAR].unique()) # 地域区分ごとの年次平均を計算 ts = df.groupby([COL_YEAR, '地域区分']).agg( 光熱水道費_万円=('光熱水道費_万円', 'mean'), 光熱水道費割合=('光熱水道費割合', 'mean') ).reset_index() ts_k = ts[ts['地域区分'] == '寒冷地'].sort_values(COL_YEAR) ts_o = ts[ts['地域区分'] == '温暖地'].sort_values(COL_YEAR) ts_s = ts[ts['地域区分'] == 'その他'].sort_values(COL_YEAR) fig4, (ax4a, ax4b) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5), dpi=150) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
df.groupby('列').apply(関数)— グループごとに関数を適用。時系列や地域別の集計でよく使います。fig, ax = plt.subplots(...)— 図全体（fig）と軸（ax）を作る定番。以降はax.bar(...)等で操作。sort_values('列名', ascending=False)— 指定列で並べ替え（降順）。
💡 Python TIPS
[式 for x in リスト] はリスト内包表記。forループでappendする代わりに1行でリストを作れます。図図4：光熱水道費の時系列推移（寒冷地 vs 温暖地の比較） — 左：光熱水道費_万円
📝 コード
230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 | # 左：光熱水道費_万円 ax4a.plot(ts_k[COL_YEAR], ts_k['光熱水道費_万円'], 'o-', color='#1565C0', linewidth=2, markersize=5, label='寒冷地（北海道・東北）') ax4a.plot(ts_o[COL_YEAR], ts_o['光熱水道費_万円'], 's-', color='#E65100', linewidth=2, markersize=5, label='温暖地（九州・四国南部）') ax4a.plot(ts_s[COL_YEAR], ts_s['光熱水道費_万円'], '^--', color='#78909C', linewidth=1.5, markersize=4, label='その他') ax4a.set_xlabel('年度', fontsize=10) ax4a.set_ylabel('光熱水道費（万円）', fontsize=10) ax4a.set_title('光熱水道費の推移（万円）', fontsize=11, fontweight='bold') ax4a.legend(fontsize=8) ax4a.grid(alpha=0.3) ax4a.spines['top'].set_visible(False) ax4a.spines['right'].set_visible(False) ax4a.set_xticks(years_avail) ax4a.set_xticklabels([str(y) for y in years_avail], rotation=45, fontsize=8) |
▼ 実行結果
このステップは
print はしません。データや図が裏で更新されただけ。次のステップへ進みましょう。💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
r, p = stats.pearsonr(...) — Pythonは複数戻り値を同時に受け取れる（タプルアンパック）。図図4：光熱水道費の時系列推移（寒冷地 vs 温暖地の比較） — 右：光熱水道費割合
📝 コード
246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 | # 右：光熱水道費割合 ax4b.plot(ts_k[COL_YEAR], ts_k['光熱水道費割合'], 'o-', color='#1565C0', linewidth=2, markersize=5, label='寒冷地（北海道・東北）') ax4b.plot(ts_o[COL_YEAR], ts_o['光熱水道費割合'], 's-', color='#E65100', linewidth=2, markersize=5, label='温暖地（九州・四国南部）') ax4b.plot(ts_s[COL_YEAR], ts_s['光熱水道費割合'], '^--', color='#78909C', linewidth=1.5, markersize=4, label='その他') ax4b.set_xlabel('年度', fontsize=10) ax4b.set_ylabel('光熱水道費割合（%）', fontsize=10) ax4b.set_title('消費支出に占める光熱水道費割合の推移', fontsize=11, fontweight='bold') ax4b.legend(fontsize=8) ax4b.grid(alpha=0.3) ax4b.spines['top'].set_visible(False) ax4b.spines['right'].set_visible(False) ax4b.set_xticks(years_avail) ax4b.set_xticklabels([str(y) for y in years_avail], rotation=45, fontsize=8) fig4.suptitle('図4 光熱水道費の時系列推移：寒冷地 vs 温暖地（2012〜2023年）', fontsize=12, fontweight='bold', y=1.02) fig4.tight_layout() fig4_path = os.path.join(FIG_DIR, '2022_H5_8_fig4_timeseries.png') fig4.savefig(fig4_path, dpi=150, bbox_inches='tight') plt.close(fig4) print(f"図4 保存: {fig4_path}") print("\n全図の保存完了。") print(f"出力先: {os.path.abspath(FIG_DIR)}") |
▼ 実行結果
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💡 解説
- このステップでは前のステップで作ったデータを加工しています。コードを上から順に読んでみてください。
💡 Python TIPS
x if cond else y は三項演算子。リスト内包表記と組み合わせると、forとifを1行で書けます。まとめと政策的示唆
主要な発見
SSDSE-B（47都道府県、2022年）のデータを用いた統計分析の結果、以下が明らかになった：
- 強い負の相関（r = −0.682, p < 0.0001）： 年平均気温が低い地域ほど光熱水道費の消費支出に占める割合が高い。北海道・東北（寒冷地）で特に顕著。
- OLS 重回帰で R² = 0.736： 年平均気温・最低気温・消費支出（対数）の3変数が有意な決定要因。消費支出の高い地域ほど割合は低く、「富裕地域は光熱費の相対的負担が小さい」傾向がある。
- 時系列でも構造的差異が安定： 2012〜2023年を通じて、寒冷地と温暖地の光熱費格差は安定的に存在する。2022年のエネルギー価格急騰は全地域を直撃したが、寒冷地の負担はより大きい。
- 気候変動との接続： 推定された回帰係数は、将来の気温上昇が光熱費に与える影響の試算に応用可能。温暖化が進めば暖房需要が減少し、寒冷地の光熱費負担が相対的に軽減される可能性がある。
政策的示唆
光熱費は地域の気候条件に大きく規定されており、寒冷地の家計には構造的な負担がある。エネルギー補助政策・省エネ住宅整備において、地域の気候特性を考慮した「メリハリある支援」の根拠を本分析は提供する。また、気候変動適応政策の費用便益分析に「暖房費の変化」という視点を加えることも有益である。
本研究の限界と今後の課題
- 断面データ分析のため因果関係の確立には限界がある（気候以外の要因との交絡）
- 都道府県単位のデータのため、市区町村レベルの詳細な気候・家計の差異は捨象されている
- 世帯構成（単身・二人以上）の違いによる影響を制御できていない
- 灯油・ガス・電気の個別エネルギー源の分解分析が今後の課題
教育的価値（この分析から学べること）
- 気温と家計エネルギー支出：冷暖房需要が気温と関係することを実データで確かめる。日本は南北で気候差が大きいので、好題材。
- 冷暖房曲線の非線形性：気温と電気使用量はU字（または逆U字）型。中間気温で最小、高温・低温で増加する。線形回帰では捉えにくい。
- 外生変数の使い方：気温は人間活動に影響されにくい『外生変数』なので、内生性の問題が少なく分析しやすい。
データ・コードのダウンロード
| データ | 出典 |
|---|---|
| SSDSE-B 都道府県データ（2012〜2023年） | 統計数理研究所 SSDSE（社会・人口統計体系） |
| 年平均気温・最高気温・最低気温 | SSDSE-B（出典：気象庁 気象統計情報） |
| 光熱・水道費・消費支出（二人以上の世帯） | SSDSE-B（出典：総務省 家計調査） |
| 65歳以上人口・総人口 | SSDSE-B（出典：総務省 人口推計） |
本教育用コードは SSDSE-B-2026.csv の実データのみを使用。合成データ（np.random.seed等）は一切使用していない。
教育用再現コード ｜ 2022年 統計データ分析コンペティション 審査員奨励賞 [高校生の部]
⚠️ よくある誤解と注意点
統計分析の解釈で初心者がやりがちな勘違いをまとめます。特に「相関と因果の混同」「p値の過信」は研究現場でもよく起きる落とし穴です。本文を読む前にも、読んだ後にも、目を通してみてください。
❌ 「相関がある＝因果関係がある」ではない
疑似相関（spurious correlation）とは、見かけ上は関係があるように見えるが、実際は無関係、または第三の変数（交絡変数）が両方に影響しているだけの現象です。
古典例： アイスクリームの売上 と 水難事故件数 は強く相関するが、片方が他方を引き起こしているわけではない。両者とも「夏の暑さ」という第三の変数に引きずられているだけ。
論文を読むときの心構え： 「○○と△△に強い相関が見られた」だけで終わっている主張は、本当に因果関係があるのか、それとも第三の変数（人口・所得・地理など）が共通要因として効いているだけではないかを必ず疑ってください。
古典例： アイスクリームの売上 と 水難事故件数 は強く相関するが、片方が他方を引き起こしているわけではない。両者とも「夏の暑さ」という第三の変数に引きずられているだけ。
論文を読むときの心構え： 「○○と△△に強い相関が見られた」だけで終わっている主張は、本当に因果関係があるのか、それとも第三の変数（人口・所得・地理など）が共通要因として効いているだけではないかを必ず疑ってください。
❌ 「p値が小さい＝重要な発見」ではない
p値が小さい（例えば p < 0.001）ことは「統計的に偶然とは考えにくい」という意味であって、「実用的に大きな効果がある」という意味ではありません。
例： 巨大なサンプルサイズ（n=100,000）では、相関係数 r=0.02 でも p < 0.001 になります。しかし r=0.02 は実用上ほぼ無視できる関係です。
正しい読み方： p値と効果量（係数の大きさ、相関係数の値）の両方をセットで判断してください。p値だけで「重要な発見」と結論づけるのは誤りです。
例： 巨大なサンプルサイズ（n=100,000）では、相関係数 r=0.02 でも p < 0.001 になります。しかし r=0.02 は実用上ほぼ無視できる関係です。
正しい読み方： p値と効果量（係数の大きさ、相関係数の値）の両方をセットで判断してください。p値だけで「重要な発見」と結論づけるのは誤りです。
❌ 「回帰係数が大きい＝重要な変数」ではない
回帰係数の絶対値は、説明変数の単位に強く依存します。「年収（万円）」と「失業率（%）」の係数を直接比較しても意味がありません。
正しい比較方法： (1) 標準化係数（各変数を平均0・分散1に変換した上での係数）を使う、(2) 限界効果（変数を1標準偏差動かしたときのyの変化）で比較する。
また、係数の大きさが「因果関係の強さ」を意味するわけでもありません。あくまで「相関的な関連の強さ」です。
正しい比較方法： (1) 標準化係数（各変数を平均0・分散1に変換した上での係数）を使う、(2) 限界効果（変数を1標準偏差動かしたときのyの変化）で比較する。
また、係数の大きさが「因果関係の強さ」を意味するわけでもありません。あくまで「相関的な関連の強さ」です。
❌ 「外れ値を除外すれば正しい結果」ではない
外れ値（極端な値）を「目障りだから」「結果が綺麗にならないから」という理由で除外するのは分析の改ざんに近い行為です。
外れ値が示すもの： 本当に重要な情報（東京の超高密度、北海道の超低密度など）であることが多い。外れ値を取り除くと「日本全体の傾向」を見誤る原因になります。
正しい対処： (1) 外れ値の出現要因を調査する（なぜ東京だけ突出するのか）、(2) ノンパラメトリック手法（Spearman相関・Kruskal-Wallis）を使う、(3) 外れ値を含む結果と除外した結果の両方を提示し、解釈を読者に委ねる。
外れ値が示すもの： 本当に重要な情報（東京の超高密度、北海道の超低密度など）であることが多い。外れ値を取り除くと「日本全体の傾向」を見誤る原因になります。
正しい対処： (1) 外れ値の出現要因を調査する（なぜ東京だけ突出するのか）、(2) ノンパラメトリック手法（Spearman相関・Kruskal-Wallis）を使う、(3) 外れ値を含む結果と除外した結果の両方を提示し、解釈を読者に委ねる。
❌ 「サンプルサイズが大きい＝信頼できる」ではない
サンプルサイズ（n）が大きいと統計的検定の検出力は上がりますが、それは「偶然による誤差を減らす効果」にすぎません。
nが大きくても解消されない問題：
・選択バイアス（標本が偏っている）
・測定誤差（変数の定義が曖昧）
・欠損値のパターン（欠損がランダムでない）
・交絡変数の見落とし
例： 1万人にWeb調査して「ネット利用と幸福度は強く相関」と言っても、そもそも回答者がネットユーザー寄りに偏っているため、母集団全体の結論にはなりません。
nが大きくても解消されない問題：
・選択バイアス（標本が偏っている）
・測定誤差（変数の定義が曖昧）
・欠損値のパターン（欠損がランダムでない）
・交絡変数の見落とし
例： 1万人にWeb調査して「ネット利用と幸福度は強く相関」と言っても、そもそも回答者がネットユーザー寄りに偏っているため、母集団全体の結論にはなりません。
❌ 「複雑なモデル＝より良い分析」ではない
ランダムフォレスト・ニューラルネット・複雑な階層モデルなど、高度な手法を使えば「良い分析」と感じがちですが、必ずしもそうではありません。
過学習（overfitting）の罠： モデルが複雑すぎると、訓練データの偶然のパターンまで学習してしまい、新しいデータでは予測精度が落ちます。
シンプルさの価値： 重回帰分析や相関分析は「結果が解釈しやすい」「再現性が高い」という大きな利点があります。複雑な手法はシンプルな手法で答えが出ない時の最後の手段です。
過学習（overfitting）の罠： モデルが複雑すぎると、訓練データの偶然のパターンまで学習してしまい、新しいデータでは予測精度が落ちます。
シンプルさの価値： 重回帰分析や相関分析は「結果が解釈しやすい」「再現性が高い」という大きな利点があります。複雑な手法はシンプルな手法で答えが出ない時の最後の手段です。
❌ 「多重共線性は気にしなくていい」ではない
多重共線性とは、説明変数同士の相関が極めて強い状態のこと。これを放置すると、回帰係数の符号や大きさが入れ替わる異常事態が起こります。
典型例： 「総人口」と「労働力人口」を同時に投入すると、両者の相関が r=0.99 になり、係数推定が極端に不安定になります。「総人口は正だが、労働力人口は負」のような解釈不能な結果になりがちです。
診断と対処：
・VIF（分散拡大係数）を計算し、VIF > 10 の変数を確認
・相関行列で |r| > 0.8 のペアをチェック
・対処法：一方を除外、合成変数（PCA）に変換、Ridge回帰で安定化
典型例： 「総人口」と「労働力人口」を同時に投入すると、両者の相関が r=0.99 になり、係数推定が極端に不安定になります。「総人口は正だが、労働力人口は負」のような解釈不能な結果になりがちです。
診断と対処：
・VIF（分散拡大係数）を計算し、VIF > 10 の変数を確認
・相関行列で |r| > 0.8 のペアをチェック
・対処法：一方を除外、合成変数（PCA）に変換、Ridge回帰で安定化
❌ 「R²が高い＝良いモデル」ではない
決定係数 R² はモデルの「当てはまりの良さ」を示しますが、R² が高くてもモデルが正しいとは限りません。
R² が高くなる罠：
・説明変数を増やせば R² は自動的に上がる（無関係な変数を追加してもR²は下がらない）
・時系列データでは、共通のトレンド（時間とともに増加）があるだけで R² が 0.9 を超える
・サンプルサイズが小さいとR²が過大評価される
代替指標： 調整済み R²（変数の数でペナルティ）、AIC・BIC（モデル選択基準）を併用してください。予測力の真の評価には交差検証（cross-validation）でテストデータの R² を見ること。
R² が高くなる罠：
・説明変数を増やせば R² は自動的に上がる（無関係な変数を追加してもR²は下がらない）
・時系列データでは、共通のトレンド（時間とともに増加）があるだけで R² が 0.9 を超える
・サンプルサイズが小さいとR²が過大評価される
代替指標： 調整済み R²（変数の数でペナルティ）、AIC・BIC（モデル選択基準）を併用してください。予測力の真の評価には交差検証（cross-validation）でテストデータの R² を見ること。
❌ 「ステップワイズで選んだ変数は重要」ではない
ステップワイズ法（バックワード・フォワード選択）は便利ですが、p値ベースの変数選択は再現性に問題があると批判されています。
問題点：
・同じデータでも実行順序によって最終モデルが変わる
・p値を繰り返し見ることで「偶然に有意な変数」を拾ってしまう（p-hacking）
・係数の標準誤差が過小評価され、信頼区間が嘘っぽくなる
より良い方法：
・事前に変数を理論で絞る（先行研究から候補を選ぶ）
・LASSO回帰（自動かつ統計的に正当化された変数選択）を使う
・交差検証で AIC/BIC 最小モデルを選ぶ
問題点：
・同じデータでも実行順序によって最終モデルが変わる
・p値を繰り返し見ることで「偶然に有意な変数」を拾ってしまう（p-hacking）
・係数の標準誤差が過小評価され、信頼区間が嘘っぽくなる
より良い方法：
・事前に変数を理論で絞る（先行研究から候補を選ぶ）
・LASSO回帰（自動かつ統計的に正当化された変数選択）を使う
・交差検証で AIC/BIC 最小モデルを選ぶ
❌ 「線形回帰なら線形関係を前提にすべき」
重回帰分析は線形関係を前提とします。実際の関係が非線形なのに線形モデルで分析すると、本当の関係を見逃します。
非線形の例：
・U字型関係： 失業率と物価上昇率（フィリップス曲線）
・逓減効果： 所得と幸福度（年収 800万円までは強い正の効果、それ以上は飽和）
・閾値効果： 高齢化率と医療費（ある水準を超えると急激に上がる）
診断と対処：
・残差プロットで残差が0周辺に均等に分布しているか確認
・変数の対数変換・二乗項追加で非線形性を取り込む
・どうしても線形では捉えられないなら、機械学習（RF・GBM）を併用する
非線形の例：
・U字型関係： 失業率と物価上昇率（フィリップス曲線）
・逓減効果： 所得と幸福度（年収 800万円までは強い正の効果、それ以上は飽和）
・閾値効果： 高齢化率と医療費（ある水準を超えると急激に上がる）
診断と対処：
・残差プロットで残差が0周辺に均等に分布しているか確認
・変数の対数変換・二乗項追加で非線形性を取り込む
・どうしても線形では捉えられないなら、機械学習（RF・GBM）を併用する
❌ 「データに当てはまった＝予測に使える」ではない
「過去のデータでフィットしたから将来も予測できる」と思うのは危険です。
過学習（overfitting）の例： 47都道府県のデータに10個の説明変数を投入すれば、ほぼ完璧にフィットします（自由度がほぼゼロ）。でもそのモデルを新しい年度に適用すると、予測精度はほぼランダム並みに落ちることがあります。
正しい予測力の評価：
・データを訓練用 70%とテスト用 30%に分割し、テスト用での予測精度を見る
・k分割交差検証（k-fold CV）で予測の安定性を確認
・「説明変数の数 ≪ サンプルサイズ」のバランスを意識（目安：n > 10 × 変数数）
過学習（overfitting）の例： 47都道府県のデータに10個の説明変数を投入すれば、ほぼ完璧にフィットします（自由度がほぼゼロ）。でもそのモデルを新しい年度に適用すると、予測精度はほぼランダム並みに落ちることがあります。
正しい予測力の評価：
・データを訓練用 70%とテスト用 30%に分割し、テスト用での予測精度を見る
・k分割交差検証（k-fold CV）で予測の安定性を確認
・「説明変数の数 ≪ サンプルサイズ」のバランスを意識（目安：n > 10 × 変数数）
📖 用語集（この記事に出てくる統計用語）
統計の基本用語を初心者向けに解説します。本文中で見慣れない言葉が出てきたら、ここに戻って確認してください。
- p値
- 「効果がない」と仮定したときに、観察されたデータ（またはより極端なデータ）が得られる確率。0〜1の値で、慣例的に 0.05（5%）未満を「有意」と判断する。
- 有意水準
- 「偶然」と「意味のある違い」を分ける基準。通常 α=0.05（5%）を使う。p値 < α なら「有意」と判定。
- 信頼区間
- 「真の値はこの範囲にあるだろう」という幅。95%信頼区間 = 同じ実験を100回繰り返したら95回はこの範囲に真の値が入る。
- サンプルサイズ
- 分析に使ったデータ点の数（n）。一般にnが大きいほど推定が安定し、わずかな差も検出できるようになる。
- 標準誤差
- 推定値（係数など）のばらつきの目安。標準誤差が小さいほど推定値が安定している。
- 正規分布
- 釣鐘型の左右対称な分布。多くのパラメトリック検定（t検定・F検定など）は「データが正規分布に従う」ことを仮定する。
- 因果と相関
- 「相関がある」と「原因と結果の関係（因果）」は別物。アイスクリームの売上と水難事故は相関するが、原因は両者とも「夏の暑さ」。
- 外れ値
- 他のデータから極端に離れた値。分析結果を歪める原因になるため、検出して除外するか別途扱う必要がある。
- 欠損値
- データが取得できなかった部分（NaN・空白）。除外するか補完（平均代入・回帰代入など）するかが分析上の重要な判断点。
- VIF
- Variance Inflation Factor（分散拡大係数）。多重共線性の強さを示す指標。VIF > 10 で「強い多重共線性あり」と判断。
- 係数（回帰係数）
- 「説明変数 x が1単位増えたとき、目的変数 y が平均でどれだけ変化するか」を示す数値。正の値は正の影響、負の値は負の影響。
- 多重共線性
- 説明変数同士の相関が強すぎる状態。係数推定が不安定になり、解釈を誤る原因になる。VIF > 10 が警告サイン。
- 標準化係数
- 変数の単位の影響を取り除いた係数。複数の変数の影響の大きさを単位に依存せず比較するために使う。
- 決定係数 R²
- 回帰モデルが目的変数のばらつきの何%を説明できるかを示す指標。0〜1の値で、1に近いほどモデルの説明力が高い。
📐 使っている手法をわかりやすく解説
統計手法について「何のためか」「結果をどう読むか」を初心者向けに解説します。
◆ 統計の基本概念（どの論文にも共通）
🔍 p値（有意確率）とは
- 何？
- 「もし本当に効果がなかったとしたら、今回の結果（またはもっと極端な結果）が偶然起きる確率」のこと。
- なぜ必要？
- 帰無仮説（「効果なし」の仮定）のもとで検定統計量の分布から計算する。
- 何がわかる？
- 「この関係は偶然ではなく、統計的に意味がある」と主張するための客観的な根拠になる。
- 読み方
- p < 0.05（5%未満）を「統計的に有意」と判断するのが慣例。ただし「p値が小さい＝効果が大きい」ではない。効果量（係数の大きさ）とセットで判断する。
🗂️ ノンパラメトリック検定とは（なぜ使うのか）
- 何？
- 「データが正規分布に従う」という仮定を置かない検定手法の総称。Kruskal-Wallis検定・Mann-Whitney U検定などが代表例。
- なぜ必要？
- データの値ではなく「順位」に変換して検定統計量を計算する。外れ値や偏った分布に対しても安定して機能する。
- 何がわかる？
- サンプルサイズが小さい・データが歪んでいる・外れ値がある場合でも、グループ差の有無を検定できる。
- 読み方
- 「なぜノンパラメトリックを選ぶのか」の理由を示すには、正規性検定（Shapiro-Wilk）の結果を添えるのが望ましい。結果の解釈は対応するパラメトリック検定と同様（p < 0.05 で有意差あり）。
◆ この論文で使われている手法
📈 重回帰分析
- 何？
- 複数の説明変数（原因候補）が1つの目的変数（結果）にどれだけ影響するかを同時に推定する手法。
- どう使う？
- 目的変数 y を複数の説明変数 x₁, x₂, … で予測する式（y = a₁x₁ + a₂x₂ + … + b）を最小二乗法でフィットさせる。
- 何がわかる？
- 複数の要因が混在するなかで「どれが一番効いているか」を一度に検証できる。交絡変数を統制できる。
- 結果の読み方
- 係数（a₁, a₂…）のプラスは正の影響、マイナスは負の影響。p < 0.05 で統計的に有意。R²が1に近いほどモデルの説明力が高い。
- ⚠️ 注意点
- (1) 多重共線性を必ずVIFで確認（VIF>10で警告）。(2) 線形性の仮定—関係が曲線なら対数変換や二乗項を追加。(3) 残差プロットで正規性・等分散性を確認。(4) サンプル数は最低でも「説明変数数×10」が目安。(5) 外れ値1つで係数が大きく変わるのでCook距離で確認。
🔗 相関分析
- 何？
- 2つの変数の「一緒に増減する傾向の強さと向き」を −1〜+1 の相関係数 r で数値化する手法。
- どう使う？
- 散布図を描き、Pearson（連続データ）または Spearman（順序データ・外れ値に強い）の相関係数を計算する。
- 何がわかる？
- 「気温が高い県ほど熱中症指標が高い」などの傾向を素早く確認できる。変数選択の第一歩として使われることも多い。
- 結果の読み方
- r > +0.7 は強い正の相関、r < −0.7 は強い負の相関、|r| < 0.3 はほぼ無相関。相関は因果関係を示すものではない点に注意。
- ⚠️ 注意点
- (1) 多重共線性を必ずVIFで確認（VIF>10で警告）。(2) 線形性の仮定—関係が曲線なら対数変換や二乗項を追加。(3) 残差プロットで正規性・等分散性を確認。(4) サンプル数は最低でも「説明変数数×10」が目安。(5) 外れ値1つで係数が大きく変わるのでCook距離で確認。
🌿 Ward法クラスタリング
- 何？
- データをグループ（クラスター）に自動分類する手法。グループ内のばらつきが最小になるよう統合していく。
- どう使う？
- 統合後の「ばらつき増加」が最小になるペアを繰り返し合体させ、デンドログラム（樹形図）で可視化する。
- 何がわかる？
- 都道府県を「都市型」「農村型」などのグループに自動分類し、グループ間の特徴比較ができる。
- 結果の読み方
- デンドログラムの切り位置でクラスター数を決める。各クラスターの変数平均を見てグループを命名・解釈する。
- ⚠️ 注意点
- (1) 多重共線性を必ずVIFで確認（VIF>10で警告）。(2) 線形性の仮定—関係が曲線なら対数変換や二乗項を追加。(3) 残差プロットで正規性・等分散性を確認。(4) サンプル数は最低でも「説明変数数×10」が目安。(5) 外れ値1つで係数が大きく変わるのでCook距離で確認。
📅 時系列分析
- 何？
- 時間順に並んだデータのトレンドや周期性、変化点を分析する手法群の総称。
- どう使う？
- 折れ線グラフでトレンドを視覚化し、移動平均・指数平滑・AR/MA モデルを適用する。
- 何がわかる？
- 「出生率がいつから下がり始めたか」「コロナ前後で変化したか」などの変化を客観的に捉えられる。
- 結果の読み方
- 傾きが正なら上昇トレンド、負なら下降トレンド。変化点の前後で傾きが変わる場合は構造変化として解釈する。
- ⚠️ 注意点
- (1) 多重共線性を必ずVIFで確認（VIF>10で警告）。(2) 線形性の仮定—関係が曲線なら対数変換や二乗項を追加。(3) 残差プロットで正規性・等分散性を確認。(4) サンプル数は最低でも「説明変数数×10」が目安。(5) 外れ値1つで係数が大きく変わるのでCook距離で確認。
↔️ VAR（ベクトル自己回帰）/ Granger因果検定
- 何？
- 複数の時系列変数が互いに影響し合う関係を分析する手法（VAR）と、「AがBの予測に役立つか」を検定する手法（Granger因果）。
- どう使う？
- VARは全変数を互いに説明変数として同時回帰。Granger因果はF検定でAのラグ変数がBの予測精度を向上させるかを確認する。
- 何がわかる？
- 「女性就業率と出生率はどちらが先に動くか」「リード・ラグ関係」を特定できる。
- 結果の読み方
- Granger因果 p < 0.05 → 「Aの過去値はBの予測に役立つ」（ただし真の因果とは限らない）。
- ⚠️ 注意点
- (1) 多重共線性を必ずVIFで確認（VIF>10で警告）。(2) 線形性の仮定—関係が曲線なら対数変換や二乗項を追加。(3) 残差プロットで正規性・等分散性を確認。(4) サンプル数は最低でも「説明変数数×10」が目安。(5) 外れ値1つで係数が大きく変わるのでCook距離で確認。
🚀 発展の可能性（結果 X → 新仮説 Y → 課題 Z）
この研究をさらに発展させるための3つの方向性を示します。「今回わかったこと（X）」から「次に検証すべき仮説（Y）」を立て、「具体的に何をするか（Z）」まで考えてみましょう。
① データ・時間的拡張
- 結果 X
- 本論文は特定の年度・地域の断面データ（または限られた時系列）で分析を行った。
- 新仮説 Y
- より新しい年度のデータや市区町村レベルの細粒度データを使えば、知見の時間的頑健性や地域内格差を検証できる。
- 課題 Z
- （1）統計センターから最新の SSDSE をダウンロードし、同じ分析を再実行する。（2）結果が変わった場合、その要因（コロナ・政策変化など）を考察する。（3）市区町村データ（SSDSE-A/C/F）で分析単位を細かくした場合の結果と比較する。
② 手法の発展：重回帰分析 の次のステップ
- 結果 X
- 本論文は 重回帰分析 を用いた推定を行った。
- 新仮説 Y
- パネルデータ固定効果モデル（FE）による都道府県固有の差の統制 により、本分析では統制できていない問題を解消できる可能性がある。
- 課題 Z
- （1）パネルデータ固定効果モデル（FE）による都道府県固有の差の統制 を実装し、本論文の係数推定と比較する。（2）操作変数法（IV）による内生性の解消 も試し、結果の頑健性を確認する。（3）推定結果の変化から、元の分析の仮定のどれが重要だったかを考察する。
③ 政策提言・実践への応用
- 結果 X
- 本論文は分析結果から特定の変数が目的変数に影響することを示した。
- 新仮説 Y
- 分析対象を日本全国から特定地域に絞ること、または逆に国際比較に拡張することで、政策の移転可能性と文脈依存性を検証できる。
- 課題 Z
- （1）有意な変数を「政策で変えられるもの」と「変えにくいもの」に分類する。（2）政策で変えられる変数について、係数の大きさから「どれだけ変えればどれだけ効果があるか」を試算する。（3）自治体・政策立案者への提言として、実現可能なアクションプランを1枚にまとめる。
🎯 自分でやってみよう（5つのチャレンジ）
学んだだけでは身につきません。実際に手を動かすのが最強の学習方法です。本論文のスクリプトをベースに、以下のチャレンジに挑戦してみてください。難易度別に5つ用意しました。
★☆☆☆☆ 入門
CH1. 同じデータで分析を再現する
まずは付属の Python スクリプトをそのまま実行し、論文と同じ図を再現してみてください。
ポイント： 各図がどのコード行から生成されているか辿る。エラーが出たら原因を考える。
ポイント： 各図がどのコード行から生成されているか辿る。エラーが出たら原因を考える。
★★☆☆☆ 初級
CH2. 説明変数を1つ追加・除外して結果を比較
本論文の分析モデルから説明変数を1つ抜いて再実行、あるいは1つ追加して再実行してください。
ポイント： 係数・p値・R² がどう変わったか観察する。多重共線性が原因で結果が変わる例を見つけられたら理想的。
ポイント： 係数・p値・R² がどう変わったか観察する。多重共線性が原因で結果が変わる例を見つけられたら理想的。
★★★☆☆ 中級
CH3. 別の年度・別の都道府県で同じ分析を試す
SSDSE の別の年度（例：2015年度・2020年度）または特定都道府県のみのデータで同じ分析を実行してください。
ポイント： 時代や地域によって結論が変わるか？ 変わるならその理由を考察する。
ポイント： 時代や地域によって結論が変わるか？ 変わるならその理由を考察する。
★★★★☆ 上級
CH4. 別の手法を組み合わせる
本論文の手法 + 1つの追加手法（例：重回帰 + LASSO、相関分析 + 主成分分析）で結果を比較してください。
ポイント： 手法の違いで結論が変わるか？ どちらが妥当かを「なぜ」とともに説明できるように。
ポイント： 手法の違いで結論が変わるか？ どちらが妥当かを「なぜ」とともに説明できるように。
★★★★★ 発展
CH5. オリジナルの問いを立てて分析する
本論文の手法を借りて、あなた自身の問いを立てて分析してください。
例：「カフェの数と幸福度に関連はあるか」「教育費の高い県は出生率も高いか」など。
ポイント： 問い・データ・手法・結論を1ページのレポートにまとめる。これがデータサイエンスの「実践」。
ポイント： 問い・データ・手法・結論を1ページのレポートにまとめる。これがデータサイエンスの「実践」。
💡 ヒント： 詰まったら本サイトの他の論文（同じ手法を使っている）のスクリプトをコピーして組み合わせるのが効率的です。手法ガイド・用語集も参考に。
💼 この手法は実社会でこう使われている
本論文で学んだ手法は、研究の世界だけでなく、行政・企業・NPO の現場でも様々に活用されています。具体的なシーンを紹介します。
行政の政策立案
都道府県・市区町村の政策担当者は、本論文と同様のデータ分析を用いて「どこに予算を投じれば効果が出るか」を検討します。
例えば医療費削減策、移住促進策、子育て支援策などの効果予測・効果検証に直結します。
企業のマーケティング・出店戦略
小売チェーン・サービス業の出店戦略では、地域特性（人口構成、所得、ライフスタイル）と売上の関係を本論文と同じ手法で分析します。
ECサイトでも顧客セグメント分析・購買要因分析に類似手法が使われます。
医療・公衆衛生
感染症の流行予測、医療資源配分の最適化、健康格差の地域要因分析などで、本論文の統計手法は標準的に使われています。
WHO・厚労省レベルの政策評価でも同じ手法が活躍しています。
メディア・ジャーナリズム
新聞・テレビの社会調査記事、選挙予測、世論調査の分析でも、本論文と同じ手法（回帰分析・クラスタリングなど）が使われています。
データジャーナリズムの記事はこの種の分析が中核です。
学術研究（隣接分野）
経済学・社会学・公衆衛生学・教育学・地理学などの実証研究では、本論文と同じ手法が日常的に使われます。
専門誌に掲載される論文の8割以上が、こうした統計手法に基づいて結論を出しています。
金融・保険業界
与信判断（融資審査）、保険料の地域別設定、不動産価格予測などで、本論文と同様のモデリング手法が広く活用されています。
統計分析の能力は金融業界の必須スキルになっています。
🤔 よくある質問（読者からの想定Q&A）
この論文を読んで初心者が抱きやすい疑問に、教育的観点から答えます。
Q1. この分析、自分でもできますか？
はい、できます。SSDSE データは無料で公開されており、Python の pandas, scikit-learn, statsmodels を使えば全く同じ手順で再現可能です。本ページ下部のスクリプトを実行するだけで結果が得られます。
Q2. 使われている手法は他の分野にも応用できますか？
十分応用可能です。本論文の[手法]は、医療・教育・経済・環境など他のドメインでも標準的に使われる手法です。データの中身（変数）を入れ替えるだけで、別の問いにも適用できます。
Q3. 結論は本当に「因果関係」を示していますか？
本論文は「観察データ」を使った分析であり、厳密な意味での「因果関係」を完全に証明したわけではありません。あくまで「強い関連が見られた」という事実を提示しているにとどまります。真の因果を示すには、無作為化比較試験（RCT）か、自然実験を活用したIV・DiD 等の手法が必要です。
Q4. データの最新版を使うとどうなりますか？
SSDSE は毎年更新されているため、最新版を使えば近年のトレンド（特にコロナ禍以降の変化）も含めて分析できます。ただし、結論が変わる可能性もあります。それ自体が新しい発見につながります。
Q5. もっと深く学ぶには何を読めばいいですか？
「計量経済学」「データサイエンス入門」「統計的因果推論」などのテキストが入門に向いています。Python の場合は『Python ではじめる機械学習』（オライリー）、R の場合は『R で学ぶ統計学』が定番です。本サイトの他の論文も読み比べてみてください。