経済的な豊かさ(GDP)と幸福度は比例しないと言われている。顕著に両者差がある国が中国とフィンランドである。中国はGDPが2位と上位であるが、幸福度は93位と下位である。一方で、フィンランドはGDPが45位であるが、幸福度では1位となっている。
今回は縁があり、スピアマン(Spearman)の順位相関係数で分析を行ってみたい。分析する国はアメリカ、中国、日本、フィンランド、デンマーク、ノルウェーの6か国である。アメリカ、中国、日本が「経済的豊かさは高いが、幸福度は低い国」で、フィンランド、デンマーク、ノルウェーが「経済的豊かさは低いが、幸福度は高い国」である。
今回は6か国しか扱わないので、極端な結果となるが、スピアマンの順位相関係数を使用とRmarkdownの練習を目的に行う。
データを読み込む:
library(tidyverse)## -- Attaching packages -------------------------------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --## √ ggplot2 3.2.1 √ purrr 0.3.3
## √ tibble 2.1.3 √ dplyr 0.8.3
## √ tidyr 1.0.0 √ stringr 1.4.0
## √ readr 1.3.1 √ forcats 0.4.0## -- Conflicts ----------------------------------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()data <- read_csv("paradox.csv")## Parsed with column specification:
## cols(
## country = col_character(),
## GDP = col_double(),
## well = col_double(),
## wage = col_double(),
## lab = col_double(),
## sexac = col_double(),
## sexwage = col_double(),
## pension = col_double()
## )data## # A tibble: 6 x 8
## country GDP well wage lab sexac sexwage pension
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 USA 1 19 9 11 19 8 16
## 2 China 2 93 2 NA 86 NA 30
## 3 Japan 3 58 18 22 117 3 31
## 4 Finland 45 1 36 26 17 10 4
## 5 Denmark 38 2 37 37 38 29 2
## 6 Norway 29 3 38 36 11 31 6中国は、労働時間と男女の賃金格差の順位が得られなかったので、欠損データ扱いとなった。
1. 幸福度と経済的豊かさ
cor.test(data$GDP,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$GDP and data$well
## S = 64, p-value = 0.05833
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.8285714p値が0.06で相関係数が-0.83である。 強い負の相関があることがわかる。GDPが高いほど幸福度は低くなるといえる。 しかし、p値が0.06と有意でない。
2. 幸福度と賃金格差
cor.test(data$wage,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$wage and data$well
## S = 60, p-value = 0.1361
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.7142857p値が0.13で相関係数が-0.71である。 こちらも、強い負の相関があることがわかる。賃金格差があるほど、幸福度は低くなるといえる。 p値は0.13と有意ではない。
3. 幸福度と労働時間
cor.test(data$lab,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$lab and data$well
## S = 32, p-value = 0.35
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.6p値が0.35で相関係数が-0.6である。 強い負の相関があることがわかる。労働時間が長いほど、幸福度は低くなるといえる。 p値は0.35と有意ではない。
4. 幸福度と男女の経済活動への参加機会
cor.test(data$sexac,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$sexac and data$well
## S = 12, p-value = 0.175
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.6571429p値が0.175で相関係数が0.65である。 強い正の相関があることがわかる。男女の経済活動への参加機会が平等であるほど、幸福度は高くなると言える。 p値は0.175と有意ではない。
5. 幸福度と男女賃金格差
cor.test(data$sexwage,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$sexwage and data$well
## S = 32, p-value = 0.35
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.6p値が0.35で相関係数が-0.6である。 男女の賃金格差があるほど幸福度は低くなるという負の相関が見受けられる。 p値は0.35と有意ではない。
6. 幸福度と福利厚生(年金)
cor.test(data$pension,data$well,method = "spearman")##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: data$pension and data$well
## S = 4, p-value = 0.03333
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.8857143p値は0.03で相関係数が0.89である。 高い相関が見受けられ、福利厚生(年金)の順位が上がれば上がるほど、幸福度が上がる正の相関がある。 p値は珍しく5%水準で有意との結果となった。
今回はスピアマンの順位相関係数を見ていった。男女の経済活動への参加機会以外は、負の相関があった。しかし、p値は福利厚生分野以外で、有意ではなかった。p値が有意でなかったのは分析する国が少ないためと考える。他の国も入れることで解決するであろう。
今後の課題として、2変量間の分析だけでなく、他の国・他の変数を追加して重回帰分析などの多変量解析を行うことが挙げられる。
国際連合,幸福度ランキング2019年 -> 幸福度
IMF, current prices Billions of U.S.dollars2016 -> GDP
OECD,Real minimum wages2016 -> 賃金格差
OECD,Organisation for Economic Cooperation and Development2018 ->労働時間
WEF, World Economic Forum2018 ->男女の経済活動への参加機会平等
OECD,Organisation for Economic Cooperation and Development2016 ->男女賃金格差