e041975

  

以下のデータを入力してクラスター分析をしてみた。

edu.dat
x1 教育普及度［幼稚園］
x2 教育普及度［保育所］
x3 保育所利用率
x4 小学校長期欠席児童比率［年度間30日以上］
x5 中学校長期欠席生徒比率［年度間30日以上］
x6 病気による小学校長期欠席児童比率［年度間30日以上］（児童千人当たり）
x7 病気による中学校長期欠席生徒比率［年度間30日以上］（生徒千人当たり）
x8 不登校による小学校長期欠席児童比率[年度間30日以上](児童千人当たり)
x9 不登校による中学校長期欠席生徒比率[年度間30日以上](生徒千人当たり)
x10 中学校卒業者の進学率
x11 高等学校卒業者の進学率
x12 出身高校所在地県の大学への入学者割合
x13 最終学歴が小学・中学卒の者の割合
x14 最終学歴が高校・旧中卒の者の割合
x15 最終学歴が短大・高専卒の者の割合
x16 最終学歴が大学・大学院卒の者の割合

econ.dat
GDPr 県内総生産増加率
GDEr 県内総支出増加率
NI 1人当たり県民所得


出所：社会生活統計指標　－都道府県の指標－2007
47都道府県の県内生産と総支出，1人当たり所得の３変数のクロスセクションデータ
出所：経済成長率及び１人当たり県民所得


突出している都道府県は東京である。一人あたり県民所得がかなり影響しているとおもわれる。私は奈良出身だが、クラスターが近い山梨県や福島県、香川県は共通して田舎の雰囲気があるといったイメージで似通った部分を感じる。静岡、滋賀、神奈川、愛知が共通しているのは直感的には工業地域だということである。

  

  

  

１．寄与率

Importance of components:
Comp.1 Comp.2
Standard deviation 2.5211880 0.3082206
Proportion of Variance 0.9852745 0.0147255
Cumulative Proportion 0.9852745 1.0000000

２．因子負荷量
Loadings:
Comp.1 Comp.2
do 0.773 0.634
bod -0.634 0.773
  

T値が大きいので信用できる  

図表のｱｯﾌﾟﾛｰﾄﾞ
figure1
  

Uh- mamma mmamammmamama Uh mammma


As they say....a little word goes long away....pssssssssssssssssssst