Family_Type

世帯の家族類型の変化

平成27年国勢調査

平成27年国勢調査
速報集計 
抽出速報集計 
表番号：01410
国勢調査 世帯数 家族類型
表題:世帯の家族類型(22区分)，6歳未満・18歳未満・65歳以上・75歳以上代世帯-特掲)

家族類型_2015：
総数（家族類型）
親族のみの世帯
核家族世帯
夫婦のみの世帯
夫婦と子供から成る世帯
男親と子供から成る世帯
女親と子供から成る世帯
核家族以外の世帯
夫婦と両親から成る世帯
夫婦と両親から成る世帯　夫婦と夫の親から成る世帯
夫婦，子供と両親から成る世帯
夫婦，子供とひとり親から成る世帯
夫婦と他の親族（親，子供を含まない）から成る世帯
夫婦，子供と他の親族（親を含まない）から成る世帯
夫婦，親と他の親族（子供を含まない）から成る世帯
夫婦，子供，親と他の親族から成る世帯
兄弟姉妹のみから成る世帯
他に分類されない世帯
非親族を含む世帯
単独世帯
世帯の家族類型「不詳」

表章項目：
一般世帯数
一般世帯人員
6歳未満世帯員のいる一般世帯数
6歳未満世帯員のいる一般世帯人員
6歳未満世帯人員
18歳未満世帯員のいる一般世帯数
18歳未満世帯員のいる一般世帯人員
18歳未満世帯人員
65歳以上世帯員のいる一般世帯数
65歳以上世帯員のいる一般世帯人員

データの読み込み

library(readr)
家族類型 <- read_csv("./data/家族類型.csv")
family_type <- 家族類型
dat <- as.data.frame(family_type)
colnames(dat)

##  [1] "tab_code"      "表章項目"      "cat01_code"    "家族類型_2015"
##  [5] "area_code"     "地域（2015）"  "time_code"     "時間軸(年次)" 
##  [9] "unit"          "value"

# "tab_code"  "表章項目"  "cat01_code"  "家族類型_2015" "area_code"  "地域（2015）"   "time_code"  "時間軸(年次)"  "unit"  "value"

library(stringr)
dat$time_code <- as.numeric(str_sub(formatC(dat$time_code,format="d"),1,4))
dat0 <- dat

項目の確認

library(dplyr)
dat_ <- dat %>% 
  filter(tab_code=="6" & (cat01_code=="0" | cat01_code=="10" | cat01_code =="20" | cat01_code=="70" | cat01_code =="300" | cat01_code =="310"| cat01_code =="330") & area_code == "0" & unit == "世帯") %>%
  select(-tab_code,-"表章項目",-area_code,-"地域（2015）",-time_code,-"時間軸(年次)",-unit)

colnames(dat_)[1] <- "family_type"
dat_$family_type <- as.factor(dat_$family_type)
str(dat_$family_type)

##  Factor w/ 7 levels "0","10","20",..: 1 2 3 4 5 6 7

library(forcats)
library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=family_type,y=value))+
  geom_col(fill="blue")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

世帯の家族類型

library(dplyr)
dat_ <- dat %>% 
  filter(tab_code=="6" & (cat01_code=="0" | cat01_code=="10" | cat01_code =="20" | cat01_code=="70" | cat01_code =="300" | cat01_code =="310"| cat01_code =="330") & area_code == "0" & unit == "世帯") %>%
  select(-tab_code,-"表章項目",-area_code,-"地域（2015）",-time_code,-"時間軸(年次)",-unit)

colnames(dat_)[1] <- "family_type" # 項目名cat01_codeをfamily_typeに変更
dat_$family_type <- as.factor(dat_$family_type)
library(forcats)
dat_$family_type <- factor(c("総数","親族のみの世帯","核家族世帯","核家族以外の世帯","非親族を含む世帯","単独世帯","他に分類されない世帯"),levels = c("総数","親族のみの世帯","核家族世帯","核家族以外の世帯","非親族を含む世帯","単独世帯","他に分類されない世帯"))

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=family_type,y=value))+
  geom_col(fill="blue")+
labs(title="世帯の家族類型(一般世帯)",subtitle="全国",x="家族類型",y="世帯数",caption = "2015年国勢調査")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
coord_flip()

パーセントで表示

knitr::kable(dat_)

family_type	家族類型_2015	value
総数	総数（家族類型）	51877000
親族のみの世帯	親族のみの世帯	34428500
核家族世帯	核家族世帯	29663400
核家族以外の世帯	核家族以外の世帯	4765100
非親族を含む世帯	非親族を含む世帯	457000
単独世帯	単独世帯	16845000
他に分類されない世帯	世帯の家族類型「不詳」	146500

dat_$value <- as.numeric(dat_$value) #　追加

# 総数で割りパーセント
ft <- (dat_$value/51877000*100)[3:7]
# 類型の項目と各類型のパーセントからデータフレームを作成
ftm <- data.frame(x=dat_$family_type[3:7],y=ft)
knitr::kable(ftm)

x	y
核家族世帯	57.1802533
核家族以外の世帯	9.1853808
非親族を含む世帯	0.8809299
単独世帯	32.4710373
他に分類されない世帯	0.2823988

library(ggplot2)
ggplot(ftm,aes(x=x,y=y))+
geom_col(fill="lightblue",colour="black")+
xlab(NULL)+
ylab("パーセント")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

ggplot(ftm,aes(x=x,y=y,fill=x))+
geom_col()+
labs(title="世帯の家族類型(一般世帯)",subtitle="全国",x="家族類型",y="パーセント",caption = "2015年国勢調査",fill="凡例")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
coord_flip()

par(family="HiraKakuProN-W3")
barplot(ftm[,2],horiz = T,beside=T,col = "lightblue",names=letters[1:5],xlab = "パーセント",ylab = "家族類型",main = "世帯の家族類型（一般世帯）、全国",sub = "")
par(new=T)
legend(38,7,"a:核家族世帯\nb:核家族以外の世帯\nc:非親族を含む世帯\nd::単独世帯\ne:他に分類されない世帯",text.col="blue",bty = "n",title = "凡例",cex=0.9)
#title(sub = "2015年国勢調査")
mtext("2015年国勢調査",side = 1,line = 3,at=53,cex=0.8)

時系列

<div style="text-align: left;">
<image src="ss2020-10-22 12.12.11.png"
width="600" height="400">
</div>

https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries

library(readr)
TimeSeries核家族世帯 <- read_csv("./data/TimeSeries核家族世帯.csv")
TimeSeries核家族以外の世帯 <- read_csv("./data/TimeSeries核家族以外の世帯.csv")
TimeSeries非親族を含む世帯 <- read_csv("./data/TimeSeries非親族を含む世帯.csv")
TimeSeries単独世帯 <- read_csv("./data/TimeSeries単独世帯.csv")

世帯数

I <- TimeSeries核家族世帯[,-c(2,3,5)]
II <- TimeSeries核家族以外の世帯[,-c(2,3,5)]
B <- TimeSeries非親族を含む世帯[,-c(2,3,5)]
C <- TimeSeries単独世帯[,-c(2,3,5)]

dat <- data.frame(year=I[,1], I=I[,2],II=II[,2],B=B[,2],C=C[,2])
colnames(dat) <- c("時点","a 核家族世帯","b 核家族以外の世帯",
"c 非親族を含む世帯",
"d 単独世帯")

dat0 <- dat

library(tidyr)
dat_ <- gather(dat,"key","value",-時点)

以下のようにgroup=keyとしないと折線が正しく表示されない。

aes(x=時点,y=value,col=key,group=key)

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=時点,y=value,col=key,group=key))+
  geom_line(size=2.5)+
labs(title = "世帯の家族類型",subtitle = "1995-2015",y="世帯数",caption = "https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries",col="凡例")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=時点,y=value,col=key))+
  geom_point(size=2.5)+
labs(title = "世帯の家族類型",subtitle = "1995-2015",y="世帯数",caption = "https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries",col="凡例")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
coord_flip()

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=時点,y=value,col=key,fill=key))+
  geom_col(size=2.5,position = "dodge")+
labs(title = "世帯の家族類型",subtitle = "1995-2015",y="世帯数",col="凡例",fill="凡例",caption = "https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

構成比率

dat <- dat0

# 世帯数の合計を計算
t <- dat[,2] + dat[,3] + dat[,4] + dat[,5]

# 計の列を追加する
dat$T <- t

# 扱いやすいよう項目名を簡略化
colnames(dat) <- c("year","a","b","c","d","T")

library(tidyr)
dat <- dat %>%
  mutate(dat, ar=a/T*100,br=b/T*100,cr=c/T*100,dr=d/T*100) %>%
  select(year,ar,br,cr,dr)

# 項目名をもとに戻す
colnames(dat) <-  c("年","a 核家族世帯","b 核家族以外の世帯",
"c 非親族を含む世帯",
"d 単独世帯")

# long formatに変換
dat_ <- gather(dat,"key","value",-年)

aes(x=年,y=value,col=key,group=key)
geom_line()

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=年,y=value,col=key,group=key))+
  geom_line(size=2.5)+
labs(title = "世帯の家族類型(構成比率)",subtitle = "1995-2015",y="パーセント",caption = "https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries",col="凡例")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

aes(x=年,y=value,col=key,fill=key)
 geom_col()

library(ggplot2)
ggplot(dat_,aes(x=年,y=value,col=key,fill=key))+
  geom_col(size=2.5)+
labs(title = "世帯の家族類型(構成比率)",subtitle = "1995-2015",y="パーセント",caption = "https://dashboard.e-stat.go.jp/timeSeries",col="凡例",fill="凡例")+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")

核家族率

核家族率を親族世帯数分母にして計算。

# 保存したデータを呼び出す
dat <- dat0
str(dat)

## 'data.frame':    5 obs. of  5 variables:
##  $ 時点              : chr  "1995年" "2000年" "2005年" "2010年" ...
##  $ a 核家族世帯      : num  25702598 27272891 28327091 29206899 29754438
##  $ b 核家族以外の世帯: num  6747188 6322014 5918670 5308648 4560560
##  $ c 非親族を含む世帯: num  210748 276160 359686 456455 463639
##  $ d 単独世帯        : num  11239389 12911318 14457083 16784507 18417922

# IとIIの計を計算
t <- dat[,2] + dat[,3]

# 計の列を追加する
dat$T <- t

# 扱いやすいよう項目名を簡略化
colnames(dat)

## [1] "時点"               "a 核家族世帯"       "b 核家族以外の世帯"
## [4] "c 非親族を含む世帯" "d 単独世帯"         "T"

colnames(dat) <- c("year","a","b","c","d","t")
colnames(dat)

## [1] "year" "a"    "b"    "c"    "d"    "t"

library(tidyr)
dat <- dat %>%
  mutate(dat, ar=a/t*100) %>% # 核家族率を計算
  select(year,ar) # 年と核家族率だけを選択
dat

# long formatに変換
dat_ <- gather(dat,"key","value",-year)

col=key,group=keyとaesで設定する。

ggplot(dat_,aes(x=year,y=value,col=key,group=key))+
  geom_line(size=1)+
ylim(0,100)+
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
theme(legend.position = "none")+
labs(title="「核家族率」の推移",subtitle="親族のみの世帯を分母で計算",y="パーセント",x="時点",caption="国勢調査、全国")