「人口動態調査 人口動態統計 確定数 婚姻」より夫婦の歳の差のグラフを作ってみた。

20歳以上の差はグラフから省略した。右の数字は婚姻した年を表す。
夫が年上のほうが多い(右裾が重い分布になっている)。
意外と年ごとの変化がないので、年ごとの違いを詳しく見るため、次のような折れ線のグラフも作ってみた。

昔のほうが夫が年上の割合は若干高かったようである。
割合でなく件数で表したのがこちら。

こうすると婚姻件数全体の縮小傾向が目立つ。
R のコードは以下:
「人口動態調査 人口動態統計 確定数 婚姻」より夫婦の歳の差のグラフを作ってみた。

20歳以上の差はグラフから省略した。右の数字は婚姻した年を表す。
夫が年上のほうが多い(右裾が重い分布になっている)。
意外と年ごとの変化がないので、年ごとの違いを詳しく見るため、次のような折れ線のグラフも作ってみた。

昔のほうが夫が年上の割合は若干高かったようである。
割合でなく件数で表したのがこちら。

こうすると婚姻件数全体の縮小傾向が目立つ。
R のコードは以下:
精神科に新規で入院する患者数は増加傾向にあるようです。でもちょっと頭打ちになってきてそう。

一方で、平均在院日数は減少傾向にあります。

精神病床数も減少傾向です。

以下は R言語 のコードです。
library(estatapi) library(tidyverse) myappId <- scan("appId.txt", what = character()) #ここには自分のアプリケーションIDを入れる #### dat1 <-estat_getStatsData(appId = myappId, statsDataId = "0000010209") unique(dat1$`I 健康・医療`) nyuin <-dplyr::filter(dat1,`I 健康・医療`=="#I04103_精神科病院年間新入院患者数(人口10万人当たり)" , 地域=="全国") %>% mutate(year=as.integer(substr(調査年,1,4))) theme_set(theme_bw(12,"Osaka")+ theme(axis.text = element_text(colour="black"))) p_nyuin <-ggplot(nyuin,aes(x=year,y=value))+ geom_line()+ labs(y="人口10万人当たり", x="年", title="精神科病院年間新入院患者数(全国)\n社会・人口統計体系 都道府県データ / 社会生活統計指標より") print(p_nyuin) ggsave("~/Desktop/p_nyuin.png",p_nyuin, width = 7, height = 7) #### zaiin <-dplyr::filter(dat1,`I 健康・医療`=="#I10205_精神科病院平均在院日数" , 地域=="全国") %>% mutate(year=as.integer(substr(調査年,1,4))) p_zaiin <-ggplot(zaiin,aes(x=year,y=value))+ geom_line()+ labs(y="人口10万人当たり", x="年", title="精神科病院平均在院日数(全国)\n社会・人口統計体系都道府県データ / 社会生活統計指標より") print(p_zaiin) ggsave("~/Desktop/p_zaiin.png",p_zaiin, width = 7, height = 7) #### byosho <-dplyr::filter(dat1,`I 健康・医療`=="#I0910205_精神病床数(人口10万人当たり)", 地域=="全国") %>% mutate(year=as.integer(substr(調査年,1,4))) p_byosho <-ggplot(byosho,aes(x=year,y=value))+ geom_line()+ labs(y="人口10万人当たり",x="年", title="精神病床数(全国)\n社会・人口統計体系都道府県データ / 社会生活統計指標より") print(p_byosho) ggsave("~/Desktop/p_byosho.png",p_byosho, width = 7, height = 7)