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ビールに関する要因分析. １． 目的. ■「夏→ビールの売り上げが伸びる」というイメージ ・具体的にどのような要因があるのか？ ・ビールの売り上げ（消費量）はどのようなことに 影響をもたらすのか？（相関関係があるのか？） 以上の点に関して世界の国々のデータを用いて３つ の仮説を検証. ２．仮説. 仮説１ 「年間平均気温が高い国は、一人当たりの年間 ビール消費量が多い。」 仮説２ 「 一人当たりの年間ビール消費量が多い国 は、一人当たりの年間たばこ消費量も多い。」 仮説３ 「一人当たりの年間ビール消費量が多い国は、
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１．目的 ■「夏→ビールの売り上げが伸びる」というイメージ ・具体的にどのような要因があるのか？ ・ビールの売り上げ（消費量）はどのようなことに 影響をもたらすのか？（相関関係があるのか？） 以上の点に関して世界の国々のデータを用いて３つ の仮説を検証
２．仮説 仮説１ 「年間平均気温が高い国は、一人当たりの年間 ビール消費量が多い。」 仮説２ 「一人当たりの年間ビール消費量が多い国 は、一人当たりの年間たばこ消費量も多い。」 仮説３ 「一人当たりの年間ビール消費量が多い国は、 男女平均寿命が短い。」
３．データ（各変数）について 変数１ 国ごとの年間平均気温（平年値） （出所：気象庁「気象統計情報」） 変数２ 国ごとの一人当たりの年間たばこ消費量（本数） （出所：Wikipedia 「国別煙草消費概況」） 変数３ 国ごとの男女平均寿命 （出所：総務省統計局「男女別平均寿命」） 変数４ 国ごとの一人当たりの年間ビール消費量（L） （出所：ビール酒造組合「国別一人当たりビール消費量）
４．データ分析（仮説１）-ⅳ ・散布図：各データは散在しており、予想していたような 正の相関は見受けられない。 ・相関係数：弱いが負の相関があることがわかる。 ・決定係数：0.027 ・有意確率：有意水準α=0.05とすると、有意確率＞αとなり帰無仮説は棄却されない。
４．データ分析（仮説２）-ⅳ ・散布図：データは散在 （→はっきりとした相関は見受けられない） ・相関係数：弱い正の相関 ・決定係数：0.054 ・有意確率：有意確率＞α（=0.05） （→帰無仮説は棄却されない）
４．データ分析（仮説３）-ⅳ ・散布図：データは散在 （→相関は見受けられない） ・相関係数：ごくわずかだが正の相関 ・決定係数：0.017 ・有意確率：有意確率＞α（=0.05） （→帰無仮説は棄却されない）
５．まとめ・考察（仮説１） 予想：気温（高）→消費量（増） 結果：予想とは逆の弱い負の相関 なぜ予想とは逆の結果が出たのか？ →独立変数（気温）の取り方？ 年平均ではなく夏場の最も暑い時期の1カ月間のデー タを使えば違った分析結果が期待できる
５．まとめ・考察（仮説２） 予想：ビールの消費量（増） →たばこの消費量（増） 結果：弱い正の相関 しかし、データは散在している。 データを２つのグループに分 ければ、よりはっきりした相 関や地域による特徴・性質等 がわかるかもしれない。
５．まとめ・考察（仮説３） 予想：ビールの消費量（増）→平均寿命（低） （→負の相関があると予想） 結果：弱い正の相関 この結果をみるとビールの消費量が平均寿命を説明で きるとはいえない。ただ、別のアルコール飲料やアル コール飲料全般の消費量を変数に取ったら違った分 析結果が出る可能性もある。
５．まとめ・考察（全体） ■より大きな標本を用いての分析 ■変数の取り方に工夫が必要 ex）気温：年平均→夏場の1カ月間の平均 ■信頼できるデータの使用 今回たばこの消費量に関するデータはWikipediaの データを使用 →統計局や省庁、調査機関のデータの使用
