library(tidyverse)
library(GDAtools)
library(vcd)
library(ggrepel)
library(showtext)
showtext_auto(TRUE)データ読み込み
lname=load("res_mca.rda")
load("df_mca2.rda")個体空間と変数空間のマップを用意
- .greyは、オーバーレイする際の背景用。
ggcloud_indiv(resmca = res_mca) + coord_fixed(ratio = 1) -> pi12
ggcloud_indiv(resmca = res_mca,col = "grey") + coord_fixed(ratio = 1) -> pi12.grey
ggcloud_variables(resmca = res_mca) + coord_fixed(ratio = 1) -> pv12
ggcloud_variables(resmca = res_mca,col = "grey") + coord_fixed(ratio = 1) -> pv12.grey性別、仕事内容を表示
#names(df_mca2)ggadd_supvars(p=pv12.grey,resmca=res_mca,vars = df_mca2[,c(18,20)])
仕事内容の平均点
ggadd_supvar(p=pv12.grey,resmca=res_mca,var = df_mca2[,20])
性別x仕事内容の合成変数を作成
df_mca2 %>% mutate(性別仕事内容=str_c(性別,仕事内容,sep="_")) %>% mutate(性別仕事内容=factor(性別仕事内容)) -> df_mca3#%>% str("性別仕事内容")
df_mca3 %>% names## [1] "run" "ID" "美術鑑賞" "図書館"
## [5] "舞台鑑賞" "学歴" "父学歴" "母学歴"
## [9] "世帯年収" "金融資産" "相続_金融資産" "相続_住宅"
## [13] "相続_土地" "相続_田畑" "相続_美術品" "相続_その他"
## [17] "相続_なし" "性別" "働き方" "仕事内容"
## [21] "役職" "性別仕事内容"df_mca3[,22] %>% head## [1] 男性_専門職・技術職 女性_販売職 男性_無回答
## [4] 男性_専門職・技術職 男性_専門職・技術職 女性_専門職・技術職
## 24 Levels: その他_サービス職 その他_その他 ... 男性_無回答色分けせずに「性別仕事内容」を変数空間にplot
ggadd_supvar(p=pv12.grey,resmca=res_mca,var = df_mca3[,22])## Warning: ggrepel: 3 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps
各「仕事内容」ごとの男女の集中楕円
df_mca3 %>% count(性別仕事内容) %>% select(1) %>% unlist %>% setNames(NULL)## [1] その他_サービス職 その他_その他 その他_事務職
## [4] その他_専門職・技術職 その他_販売職 その他_無回答
## [7] 女性_サービス職 女性_その他 女性_運輸・保安職
## [10] 女性_管理職 女性_事務職 女性_生産現場職・技能職
## [13] 女性_専門職・技術職 女性_販売職 女性_無回答
## [16] 男性_サービス職 男性_その他 男性_運輸・保安職
## [19] 男性_管理職 男性_事務職 男性_生産現場職・技能職
## [22] 男性_専門職・技術職 男性_販売職 男性_無回答
## 24 Levels: その他_サービス職 その他_その他 ... 男性_無回答ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(16,7)) # サービス業## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(17,8)) # その他## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(18,9)) # 運輸・保安職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(19,10)) # 管理職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(20,11)) # 事務職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(21,12)) # 生産現場職・技能職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(22,13)) # 専門職・技術職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(23,14)) # 販売職## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
ggadd_kellipses(p=pi12.grey,resmca = res_mca,var = df_mca3[,22],axes = c(1,2),sel = c(24,15)) # 無回答## Warning in sqrt(g2): 計算結果が NaN になりました
合成変数の統計量（η2、典型性検定値他）
supvars(resmca = res_mca,vars = df_mca3[,c(18,20,22)] %>% as_tibble)## $weight
## 性別.その他 性別.男性
## 20 641
## 性別.女性 仕事内容.無回答
## 764 222
## 仕事内容.専門職・技術職 仕事内容.管理職
## 354 115
## 仕事内容.事務職 仕事内容.販売職
## 267 107
## 仕事内容.サービス職 仕事内容.生産現場職・技能職
## 120 76
## 仕事内容.運輸・保安職 仕事内容.その他
## 51 113
## 性別仕事内容.その他_サービス職 性別仕事内容.その他_その他
## 3 1
## 性別仕事内容.その他_事務職 性別仕事内容.その他_専門職・技術職
## 3 3
## 性別仕事内容.その他_販売職 性別仕事内容.その他_無回答
## 3 7
## 性別仕事内容.女性_サービス職 性別仕事内容.女性_その他
## 74 67
## 性別仕事内容.女性_運輸・保安職 性別仕事内容.女性_管理職
## 6 14
## 性別仕事内容.女性_事務職 性別仕事内容.女性_生産現場職・技能職
## 191 20
## 性別仕事内容.女性_専門職・技術職 性別仕事内容.女性_販売職
## 179 50
## 性別仕事内容.女性_無回答 性別仕事内容.男性_サービス職
## 163 43
## 性別仕事内容.男性_その他 性別仕事内容.男性_運輸・保安職
## 45 45
## 性別仕事内容.男性_管理職 性別仕事内容.男性_事務職
## 101 73
## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 性別仕事内容.男性_専門職・技術職
## 56 172
## 性別仕事内容.男性_販売職 性別仕事内容.男性_無回答
## 54 52
##
## $coord
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4
## 性別.その他 -0.442113 -0.258470 -0.141660 -0.424654
## 性別.男性 0.099604 0.117161 0.076741 0.074694
## 性別.女性 -0.071995 -0.091533 -0.060678 -0.051552
## 仕事内容.無回答 -0.308581 0.168659 -0.195158 -0.235541
## 仕事内容.専門職・技術職 0.346419 -0.202663 0.032703 0.096320
## 仕事内容.管理職 0.512713 0.021917 -0.031421 0.212939
## 仕事内容.事務職 0.134885 -0.118785 0.085473 -0.009769
## 仕事内容.販売職 -0.095403 -0.056234 0.106139 0.070935
## 仕事内容.サービス職 -0.319923 -0.011044 0.001259 -0.066543
## 仕事内容.生産現場職・技能職 -0.799903 0.543511 -0.019465 0.106675
## 仕事内容.運輸・保安職 -0.428543 0.279786 0.205607 0.179918
## 仕事内容.その他 -0.158020 0.135062 -0.070566 -0.182076
## 性別仕事内容.その他_サービス職 -0.094459 -0.200782 -0.149922 -0.600018
## 性別仕事内容.その他_その他 -1.100886 -1.167251 -1.255844 -2.822897
## 性別仕事内容.その他_事務職 -0.383127 -0.444577 0.129410 0.071961
## 性別仕事内容.その他_専門職・技術職 -0.413447 -0.179473 0.378067 -1.049122
## 性別仕事内容.その他_販売職 -0.530150 -0.308050 0.184563 0.794918
## 性別仕事内容.その他_無回答 -0.496833 -0.086213 -0.457673 -0.474773
## 性別仕事内容.女性_サービス職 -0.284998 0.019680 -0.037812 -0.039655
## 性別仕事内容.女性_その他 -0.193232 -0.052877 -0.119858 -0.189508
## 性別仕事内容.女性_運輸・保安職 -0.271065 0.019944 0.383036 0.392983
## 性別仕事内容.女性_管理職 0.547035 0.217523 -0.255549 0.161088
## 性別仕事内容.女性_事務職 0.032601 -0.170850 0.019025 -0.012462
## 性別仕事内容.女性_生産現場職・技能職 -0.856325 0.121806 -0.179469 -0.039503
## 性別仕事内容.女性_専門職・技術職 0.257675 -0.324008 -0.035082 0.085971
## 性別仕事内容.女性_販売職 -0.355285 -0.025931 0.022034 0.023073
## 性別仕事内容.女性_無回答 -0.272757 0.113379 -0.178626 -0.256070
## 性別仕事内容.男性_サービス職 -0.395757 -0.050681 0.079044 -0.075597
## 性別仕事内容.男性_その他 -0.084641 0.443823 0.029165 -0.112325
## 性別仕事内容.男性_運輸・保安職 -0.449540 0.314432 0.181949 0.151509
## 性別仕事内容.男性_管理職 0.507955 -0.005196 -0.000354 0.220126
## 性別仕事内容.男性_事務職 0.423793 0.030830 0.257524 -0.006083
## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 -0.779753 0.694119 0.037679 0.158881
## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 0.452028 -0.076785 0.097222 0.127068
## 性別仕事内容.男性_販売職 0.169381 -0.070303 0.179656 0.075030
## 性別仕事内容.男性_無回答 -0.395532 0.376251 -0.211642 -0.138985
## dim.5
## 性別.その他 0.073256
## 性別.男性 0.193212
## 性別.女性 -0.164023
## 仕事内容.無回答 -0.099880
## 仕事内容.専門職・技術職 -0.029892
## 仕事内容.管理職 -0.130590
## 仕事内容.事務職 -0.037058
## 仕事内容.販売職 0.286722
## 仕事内容.サービス職 0.005445
## 仕事内容.生産現場職・技能職 0.252940
## 仕事内容.運輸・保安職 0.137609
## 仕事内容.その他 0.000827
## 性別仕事内容.その他_サービス職 0.238407
## 性別仕事内容.その他_その他 -0.644484
## 性別仕事内容.その他_事務職 0.086132
## 性別仕事内容.その他_専門職・技術職 -0.584682
## 性別仕事内容.その他_販売職 0.049634
## 性別仕事内容.その他_無回答 0.391590
## 性別仕事内容.女性_サービス職 -0.058863
## 性別仕事内容.女性_その他 -0.160070
## 性別仕事内容.女性_運輸・保安職 -0.282052
## 性別仕事内容.女性_管理職 -0.802611
## 性別仕事内容.女性_事務職 -0.166694
## 性別仕事内容.女性_生産現場職・技能職 0.050972
## 性別仕事内容.女性_専門職・技術職 -0.194310
## 性別仕事内容.女性_販売職 0.055127
## 性別仕事内容.女性_無回答 -0.211411
## 性別仕事内容.男性_サービス職 0.099861
## 性別仕事内容.男性_その他 0.254726
## 性別仕事内容.男性_運輸・保安職 0.193563
## 性別仕事内容.男性_管理職 -0.037439
## 性別仕事内容.男性_事務職 0.297063
## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 0.325072
## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 0.150894
## 性別仕事内容.男性_販売職 0.514334
## 性別仕事内容.男性_無回答 0.183568
##
## $cos2
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4
## 性別.その他 0.002782 0.000951 0.000286 0.002567
## 性別.男性 0.008111 0.011223 0.004815 0.004562
## 性別.女性 0.005991 0.009684 0.004255 0.003072
## 仕事内容.無回答 0.017572 0.005249 0.007028 0.010238
## 仕事内容.専門職・技術職 0.039666 0.013576 0.000353 0.003066
## 仕事内容.管理職 0.023077 0.000042 0.000087 0.003980
## 仕事内容.事務職 0.004195 0.003253 0.001684 0.000022
## 仕事内容.販売職 0.000739 0.000257 0.000915 0.000408
## 仕事内容.サービス職 0.009412 0.000011 0.000000 0.000407
## 仕事内容.生産現場職・技能職 0.036048 0.016642 0.000021 0.000641
## 仕事内容.運輸・保安職 0.006817 0.002906 0.001569 0.001202
## 仕事内容.その他 0.002151 0.001571 0.000429 0.002855
## 性別仕事内容.その他_サービス職 0.000019 0.000085 0.000047 0.000760
## 性別仕事内容.その他_その他 0.000851 0.000957 0.001108 0.005596
## 性別仕事内容.その他_事務職 0.000310 0.000417 0.000035 0.000011
## 性別仕事内容.その他_専門職・技術職 0.000361 0.000068 0.000302 0.002322
## 性別仕事内容.その他_販売職 0.000593 0.000200 0.000072 0.001333
## 性別仕事内容.その他_無回答 0.001219 0.000037 0.001034 0.001113
## 性別仕事内容.女性_サービス職 0.004449 0.000021 0.000078 0.000086
## 性別仕事内容.女性_その他 0.001842 0.000138 0.000709 0.001772
## 性別仕事内容.女性_運輸・保安職 0.000311 0.000002 0.000620 0.000653
## 性別仕事内容.女性_管理職 0.002969 0.000469 0.000648 0.000257
## 性別仕事内容.女性_事務職 0.000165 0.004518 0.000056 0.000024
## 性別仕事内容.女性_生産現場職・技能職 0.010438 0.000211 0.000458 0.000022
## 性別仕事内容.女性_専門職・技術職 0.009539 0.015082 0.000177 0.001062
## 性別仕事内容.女性_販売職 0.004590 0.000024 0.000018 0.000019
## 性別仕事内容.女性_無回答 0.009609 0.001660 0.004121 0.008469
## 性別仕事内容.男性_サービス職 0.004873 0.000080 0.000194 0.000178
## 性別仕事内容.男性_その他 0.000234 0.006423 0.000028 0.000411
## 性別仕事内容.男性_運輸・保安職 0.006590 0.003224 0.001080 0.000749
## 性別仕事内容.男性_管理職 0.019683 0.000002 0.000000 0.003696
## 性別仕事内容.男性_事務職 0.009697 0.000051 0.003581 0.000002
## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 0.024871 0.019708 0.000058 0.001033
## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 0.028048 0.000809 0.001298 0.002216
## 性別仕事内容.男性_販売職 0.001130 0.000195 0.001271 0.000222
## 性別仕事内容.男性_無回答 0.005925 0.005362 0.001696 0.000732
## dim.5
## 性別.その他 0.000076
## 性別.男性 0.030522
## 性別.女性 0.031096
## 仕事内容.無回答 0.001841
## 仕事内容.専門職・技術職 0.000295
## 仕事内容.管理職 0.001497
## 仕事内容.事務職 0.000317
## 仕事内容.販売職 0.006674
## 仕事内容.サービス職 0.000003
## 仕事内容.生産現場職・技能職 0.003604
## 仕事内容.運輸・保安職 0.000703
## 仕事内容.その他 0.000000
## 性別仕事内容.その他_サービス職 0.000120
## 性別仕事内容.その他_その他 0.000292
## 性別仕事内容.その他_事務職 0.000016
## 性別仕事内容.その他_専門職・技術職 0.000721
## 性別仕事内容.その他_販売職 0.000005
## 性別仕事内容.その他_無回答 0.000757
## 性別仕事内容.女性_サービス職 0.000190
## 性別仕事内容.女性_その他 0.001264
## 性別仕事内容.女性_運輸・保安職 0.000336
## 性別仕事内容.女性_管理職 0.006392
## 性別仕事内容.女性_事務職 0.004301
## 性別仕事内容.女性_生産現場職・技能職 0.000037
## 性別仕事内容.女性_専門職・技術職 0.005424
## 性別仕事内容.女性_販売職 0.000111
## 性別仕事内容.女性_無回答 0.005773
## 性別仕事内容.男性_サービス職 0.000310
## 性別仕事内容.男性_その他 0.002116
## 性別仕事内容.男性_運輸・保安職 0.001222
## 性別仕事内容.男性_管理職 0.000107
## 性別仕事内容.男性_事務職 0.004765
## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 0.004323
## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 0.003125
## 性別仕事内容.男性_販売職 0.010419
## 性別仕事内容.男性_無回答 0.001276
##
## $var
## $var$性別
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4 dim.5
## その他 0.163338 0.083422 0.127908 0.240895 0.064624
## 男性 0.224173 0.172434 0.122459 0.098872 0.106596
## 女性 0.203116 0.151490 0.123394 0.134061 0.116619
## within 0.212030 0.159956 0.123037 0.119732 0.111381
## between 0.002138 0.001878 0.000606 0.000779 0.003598
## total 0.214168 0.161834 0.123643 0.120511 0.114978
## eta2 0.009985 0.011604 0.004905 0.006465 0.031292
##
## $var$仕事内容
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4 dim.5
## 無回答 0.204870 0.165817 0.119896 0.149055 0.111568
## 専門職・技術職 0.196362 0.153267 0.121729 0.109780 0.124629
## 管理職 0.212634 0.165288 0.142288 0.083796 0.116311
## 事務職 0.199922 0.143770 0.120457 0.119451 0.123827
## 販売職 0.167048 0.156427 0.089060 0.090151 0.100685
## サービス職 0.160387 0.163739 0.124359 0.120574 0.091540
## 生産現場職・技能職 0.103251 0.155811 0.119163 0.116340 0.060425
## 運輸・保安職 0.144228 0.149667 0.117354 0.065999 0.108884
## その他 0.203864 0.155986 0.147145 0.163960 0.127220
## within 0.188200 0.155754 0.122355 0.118128 0.113406
## between 0.025968 0.006080 0.001289 0.002382 0.001572
## total 0.214168 0.161834 0.123643 0.120511 0.114978
## eta2 0.121250 0.037568 0.010422 0.019770 0.013675
##
## $var$性別仕事内容
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4 dim.5
## その他_サービス職 0.139907 0.070387 0.072288 0.268945 0.002813
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##
##
## $typic
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4
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## 仕事内容.無回答 -5.002274 2.734066 -3.163629 -3.818255
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## 仕事内容.サービス職 -3.660884 -0.126376 0.014403 -0.761452
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## 性別仕事内容.女性_無回答 -3.699093 1.537632 -2.422498 -3.472786
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## dim.5
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## 性別仕事内容.男性_管理職 -0.390203
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## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 2.109670
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##
## $pval
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4
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## dim.5
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##
## $cor
## dim.1 dim.2 dim.3 dim.4 dim.5
## 性別.その他 -0.053 -0.031 -0.017 -0.051 0.009
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## 性別仕事内容.男性_運輸・保安職 -0.081 0.057 0.033 0.027 0.035
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## 性別仕事内容.男性_生産現場職・技能職 -0.158 0.140 0.008 0.032 0.066
## 性別仕事内容.男性_専門職・技術職 0.167 -0.028 0.036 0.047 0.056
## 性別仕事内容.男性_販売職 0.034 -0.014 0.036 0.015 0.102
## 性別仕事内容.男性_無回答 -0.077 0.073 -0.041 -0.027 0.036追加変数の基本集計（クロス表、mosaic plot）
クロス集計を確認
cbind(res_mca$ind$coord[,1:3],df_mca3[,18:22]) -> ind_coor_sup
names(ind_coor_sup)## [1] "dim.1" "dim.2" "dim.3" "性別" "働き方"
## [6] "仕事内容" "役職" "性別仕事内容"ind_coor_sup %>% xtabs(~ 仕事内容 + 性別,.,) -> .tbl0
.tbl0 %>% prop.table(margin = 1) %>% round(2)## 性別
## 仕事内容 その他 男性 女性
## 無回答 0.03 0.23 0.73
## 専門職・技術職 0.01 0.49 0.51
## 管理職 0.00 0.88 0.12
## 事務職 0.01 0.27 0.72
## 販売職 0.03 0.50 0.47
## サービス職 0.03 0.36 0.62
## 生産現場職・技能職 0.00 0.74 0.26
## 運輸・保安職 0.00 0.88 0.12
## その他 0.01 0.40 0.59#ind_coor_sup %>% xtabs(~ 性別 + 仕事内容,.,) -> .tbl
.tbl0 %>% chisq.test()## Warning in chisq.test(.): カイ自乗近似は不正確かもしれません##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: .
## X-squared = 240.01, df = 16, p-value < 2.2e-16.tbl0[2:3,] %>% chisq.test()## Warning in chisq.test(.): カイ自乗近似は不正確かもしれません##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: .
## X-squared = 55.023, df = 2, p-value = 1.127e-12vcd::mosaic(.tbl0,shade=TRUE, rot_labels = c(left = 0, top = 45,right=0),main="性別（その他込）仕事内容")
vcd::mosaic(.tbl0[,2:3],shade=TRUE, rot_labels = c(left = 0, top = 45,right=0),,main="性別（男女）仕事内容",keep_aspect_ratio=TRUE)