第１講

第3講

1

目次
第３講 .......................................................................................... 1
データから見る地域特性 .............................................................. 1
地域の課題解決と統計活用 ................................................. 1
地域課題の分析事例......................................................... 2i

第３講
データから見る地域特性
地理総合において必要な「地理情報の収集および諸資料の情報化」の具体的方解と地域の課題解決に向けた取り組みや探究方法について学びます。

地域の課題解決と統計活用
本項における参考情報

高校からの統計・データサイエンス活用～上級編～
第 6 部地域の課題解決と統計活用
指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～
第 6 部地域の課題解決と統計活用

地域の課題解決の流れは、以下のとおりです。
STEP1

STEP2

STEP3

STEP4

STEP５

課題設定

必要なデータ

データ・統計資料

分析

結論と分析計画の収集結論を導く。

課題を設定

どのようなデータ・必要なデータ・統計グラフや統計し、仮説をた統計資料を集め資料を集める。

量で傾向をてる。てどのような分析収集したデータに応捉える。

をするか検討すじ、欠損値の処理等る。

加工する。

出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～ 第 6 部 地域の課題解決と統計活用 より整理

まず、地域の課題を設定し、その課題の周辺情報を調べます。その上で、課題や地域の状況を表すデータや、課題内容に応じ入手可能な情報を検討し、仮説と分析方針を決定します。必要なデータを収集、分析のために欠損値の処理等の加工、取り纏めを行います。統計量を算出、データを可視化し、分析します。次の項目からは、実際の分析事例で説明していきます。

1

第３講

本章の Point 法について学びます。さらに、統計的手法を活用した世界の状況や地域の現状の理地域課題の分析事例
事例１：品質の良い米を育成する条件
ここでは、分析の手順および EXCEL を用いた分析の方法について説明します。
課題解決の手順

実施内容例

第３講

STEP1:問題◇「品質」の良い米をつくるには課題の設定

・品位等検査による格付け １等米が最高ランク

例）米の品質とは何か？を調べる

・研究会の分析報告：「2010 年の夏、新潟県は記録的な猛暑に襲われたた
め、コメに栄養分が行き届かず、白濁した粒が増えて品質が低下した」
調査結果の例は、以下を参照 ・指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～(https://www.jstat.or.jp/mwbhpwp/wp-content/uploads/sfs_6-1-1.zip)⇒米の品質と気温に関係ありとの仮説設定
STEP2:計画◇収集するデータ：調べた条件に該当するデータを収集する

どのようなデータ・・品質が良い米:1 等米

統計資料を集めて⇒農林水産省公表の 1 等米比率

どのような分析を・特に品質に影響を与えるとされる登熟期間である 8 月の気温等するか⇒気象データ 8 月の気温（平均、最高、最低）、降水量、日照時間◇分析内容：仮定した条件（データ）の関係を探るａ）1 等米比率と各気象データの時系列変化ｂ）1 等米比率と各気象データの相関関係
ｃ）品質が低下する可能性がある気温を回帰分析により予測⇒1 等米比率と 8 月の気温の関係の検証
品質が低下する可能性がある平均気温の予測

STEP3:収集

農林水産省公表の 1 等米比率

必要なデータ・

農林水産省ホームページ統計情報 https://www.maff.go.jp/j/tokei/

統計資料を集める ホーム > 研究会等 > 水稲の作柄に関する委員会 > 平成 30 年度 第 3 回水稲の作柄に関する委員会（平成 31 年 3 月 14 日）

資料 No.2-1 作況指数、10a 当たり収量、平年収量及び一等米比率の推移
新潟の過去の気象データ
気象庁ホームページ http://www.jma.go.jp/jma/index.html
ホーム > 各種データ・資料 > 過去の気象データ・ダウンロード

新潟・月平均気温、月最高気温、月最低気温・降水量の月合計・日照時間の月合計、８月、1979 年〜2015 年を選択地点・項目・期間を選択してダウンロードする。（CSV 形式）⇒データを収集し、データクリーニングを行う

2

STEP4:分析
グラフや統計量で傾向を捉えるａ）1 等米比率と各気象データの時系列変化⇒時系列変化のグラフ（1 等米比率、平均気温、最高気温、最低気温）ｂ）1 等米比率と各気象データの相関関係⇒8 月の平均気温と 1 等米比率の散布図、相関係数の算出
ｃ）品質が低下する可能性がある気温を回帰分析により予測⇒8 月の平均気温と 1 等米比率の散布図、回帰STEP5:結論

分析結果を読み解く

結論を導く

・品質は、平均気温と相関関係がある
・平均気温 27℃以上で品質低下が起こる

出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～ 第 6 部 地域の課題解決と統計活用 より整理

上記分析の STEP３以降の手順、分析結果を説明する。
＜STEP3：収集 必要なデータ・統計資料を集める＞① データの取得
農林水産省データ：農林水産省ホームページ統計情報 https://www.maff.go.jp/j/tokei/
ホーム > 研究会等 > 水稲の作柄に関する委員会 > 平成 30 年度 第 3 回水稲の作柄に関する委員会（平成31 年 3 月 14 日）>資料 No.2-1 作況指数、10a 当たり収量、平年収量及び一等米比率の推移

気象データ：気象庁ホームページ http://www.jma.go.jp/jma/
ホーム > 各種データ・資料 > 過去の気象データ・ダウンロード

選択地点・項目・期間を選択して CSV 形式のファイルをダウンロードする。

設定

出典：気象庁ホームページ 過去の気象データ・ダウンロード http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php

3

第３講⇒EXCEL を使用し、時系列変化の分析、相関関係の分析、回帰分析を行う

② 必要データ項目を整理する。

第３講
出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～ 第 6 部 地域の課題解決と統計活用＜STEP4、STEP5 の詳細＞
ａ）1 等米比率と各気象データの時系列変化
1 等米比率と気温の経年変化のグラフから、1等米比率の割合が落ち込む時は、平均気温、最高気温、最低気温が高くなる傾向が読み取れる。気温の上昇と米の品直近までの実データに差し替え質には関係があると思われる。

ｂ）1 等米比率と各気象データの相関関係
EXCEL の CORREL 関数により、相関係数は以下のとおりであり、弱い相関があると言える。
相関係数 r＝－0.460
相関係数の絶対値による相関の判定は、経験的に以下のようにすることが多い。
強い相関がある：0.8 以上
弱い相関がある：0.4 以上
ほぼ相関がない：0.2 未満

また、ｒは負の値であり、これは右肩下がりの直線で、1 等米比率と平均気温は負の相関関係を示している。

4出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～ 第 6 部 地域の課題解決と統計活用 より整理ｃ）品質が低下する可能性がある気温を回帰分析により予測散布図に近似曲線を追加したところ左図のとおりである。回帰直線を表す式は、
ｙ＝198.41－4.6663ｘＲ２＝0.212
影響するかを量的に求める分析手法です。
この式より、気温から、1 等米比率をある程度、予想することができます。Ｒ２は決定係数と呼ばれ、被説明変数のばらつきが、説明変数のばらつきによってどの程度説明できるかを示します。常に0〜1 の値になります。1 に近いほど、見かけ上当
出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～てはまりの良い回帰式と言えます。

第 6 部 地域の課題解決と統計活用 より整理

この散布図で、説明変数（8 月の平均気温）と被説明変数（1 等米比率）が直線関係かを確認すると、平均気温が上がると、1 等米比率が下がる傾向にありますが、27.0℃あたりを境に 1 等米比率が急に低下する傾向があります。平均気温 27.0℃以上の年データのみで、相関係数を計算すると相関係数はｒ＝－0.735 となり、マイナス値が大きくなり 27.0℃以上だとより負の相関が強くなります。

出典：指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～ 第 6 部 地域の課題解決と統計活用 より整理

5第３講

回帰分析とは、ある変数に他の変数がどのように事例２：人口減少に向かう地域の把握：将来人口推計
課題解決の手順

実施内容例

STEP1:問題◇人口減少に向かう地域の把握

課題の設定例）全国で最も早く人口減少が進んだ島根県の将来人口をコーホート変化率
法 1で推計する

第３講

STEP2:計画◇収集するデータ：5 年後の人口の推計

どのようなデータ・・島根県の男女別５歳階級別の人口統計資料を集めてどのような分析をするか⇒国勢調査 出生 2005 年、2010 年、2015 年
・母親の年齢別出生数⇒厚生労働省 人口動態調査 2005 年、2010 年、2015 年◇分析内容：コーホート変化率法での推計
a)5 歳刻みの年齢階級別男女別人口推計値を算出
b)0〜4 歳の男女別人口推計値を算出

STEP3:収集

島根県の男女別５歳階級別の人口必要なデータ・

国勢調査 e-Stat https://www.e-stat.go.jp/

統計資料を集める e-Stat > 統計データ > すべて >主要な統計から探す > 国勢調査 > 3-1 年齢(各歳)，男女別人口，年齢別割合，平均年齢及び年齢中位数(総数及び日本人) － 全国※，全国市部・郡部，都道府県，21 大都市，特別区，人口 50 万以上の市

母親の年齢別出生数
厚生労働省 人口動態調査 e-Stat https://www.e-stat.go.jp/
e-Stat > 統計データ > すべて >主要な統計から探す > 人口動態調査 > 出生 年次 >2015 年 中巻 5 出生数，性・母の年齢（５歳階級）・都道府県（21 大都市再掲）別1

人口推計 https://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/seisaku/syousika/030819/2b.html「コーホート」とは、同じ年（又は同じ期間）に生まれた人々の集団のことを指す「コーホート変化率法」とは、各コーホートについて、過去における実績人口の動勢から「変化率」を求め、それに基づき将来人口を推計する方法である。

6

STEP4:分析

コーホート変化率法での推計（2005 年〜2010 年）

グラフや統計量で手順 1：5 歳刻みの年齢階級別 2005 年〜2010 年の男女別コーホート変傾向を捉える

化率を算出
手順 2：算出したコーホート変化率に基づき、5 歳刻みの年齢階級別人口の2015 年推計値を算出
手順 3：0〜4 歳人口の推計のための、人口指標を算出

第３講－女性年齢 5 歳階級別出生率の算出－出生性比の算出
手順 4：5 年間の累積出生数の算出（女性年齢 5 歳階級別人口×年齢 5 歳階級別出生率）×5 年
手順 5：男女別の 0〜4 歳人口の推計値の算出（出生数×出生性比）
STEP5:結論・2015 年の島根県の男女別５歳階級別の人口推計値を分析する

結論を導く・2015 年の国勢調査結果との比較を分析する＜STEP4 の詳細＞
手順 1：5 歳刻みの年齢階級別 2005 年〜2010 年の男女別コーホート変化率を算出
算出例）2005 年〜2010 年の 25〜29 歳のコーホート変化率＝2010 年 25〜29 歳の年齢階級別人口÷2005 年 20〜24 歳の年齢階級別人口
手順 2：算出したコーホート変化率に基づき、5 歳刻みの年齢階級別人口の 2015 年推計値を算出
算出例）2015 年 25〜29 歳の年齢階級別推計人口＝手順１算出 25〜29 歳のコーホート変化率×2010 年 20〜24 歳の年齢階級別人口
島根県の年齢階級別の女性人口

島根県の年齢階級別の男性人口
国勢調査男性人口

手順２

手順１
2005～10年までのｽﾃｯﾌﾟ1×2010年ｺｰﾎｰﾄ人口

コーホート変化率＝2015年推計人口

総数（年齢）

2005年
353,703

2010年
342,991

0～4歳
5～9歳
10～14歳

15,71017,062
18,632

14,51915,734
16,892

1.002
0.990

14,54815,57715～19歳20～24歳25～29歳

19,78816, 239
19,844

17,111
13,46416, 779

0.918
0.680
1. 033

15,507
11,63513, 90830～34歳35～39歳

22,314
19,31820,41422,758

1.029
1.020

17,266
20,82240～44歳45～49歳

19,921
22,86019,58320,000

1.014
1.004

23,077
19,66150～54歳
55～59歳
60～64歳27,27031,11622,47522,85426,89630,526

1.000
0.986
0.981

20,00022,534
26,38565～69歳
70～74歳
75～79歳

20,961
22,301
18,203

21,343
19,121
19,063

0.950
0.912
0.855

29,00019,465
16,34880～84歳85～89歳
90～94歳

11,1535,324
2,043

13,795
6,861
2,425

0.758
0.615
0.455

14,4508,484
3,122

95～99歳

428

600

0.294

713

100歳以上
不詳

62679

69
2,184

0.141

85

総数（年齢）
0～4歳
5～9歳
10～14歳15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50～54歳
55～59歳
60～64歳
65～69歳
70～74歳
75～79歳
80～84歳85～89歳
90～94歳95～99歳
100歳以上不詳

国勢調査女性人口
2005年
2010年
388,520
374,406
15,006
16,236
17,89618,08016, 186
19,28821,967
19,316
20,50822,45525,92929,97024,62725,03527,942
26,254
20,403
12,615
6,310
1,807
262
428

13,906
15,06816,09915,78813,48416, 347
19,23121,685
19,187
20,234
22,20725,71429,891
24,12024,07826,162
23,184
15,911
7,764
2,456
446
1,444

手順１
2005～10年までのコーホート変化率

1.004
0.992
0.882
0.746
1. 010
0.997
0.987
0.993
0.987
0.989
0.992
0.997
0.979
0.962
0.936
0.883
0.780
0.615
0.389
0.216

手順２
ｽﾃｯﾌﾟ1×2010年ｺｰﾎｰﾄ人口＝2015年推計人口

13,962
14,947
14,199
11,77813, 619
16,29818,981
21,53318,93820,011
22,02925,63729,26323,203
22,537
23,101
18,084
9,785
3,020
530
資料：総務省「国勢調査」

7

手順３：0〜4 歳人口の推計のための、人口指標を算出
女性の年齢 5 歳階級別出生率を算出します。
出生率＝出生数÷各年齢階級の女性人口
次に、出生性比を求めます。安定的な数値を得るために、2009 年、2010 年、2011 年の 3 カ年の平均を取ります。

第３講

出生性比＝出生男児数÷出生女児数×100（女子 100 人に対して生まれる男子の数）

2010年における島根県の出生率と出生性比
女性の年齢5歳階級別出生率
出生率～14歳
0.0000215～19歳0.00464
20～24歳0.05023
25～29歳0.1067730～34歳0.10256
35～39歳0.0475340～44歳0.0075445～49歳
0.00012
50歳～0

出生性比

出生性比104.0

手順 4： 5 年間の累積出生数の算出
累積出生数＝（女性年齢 5 歳階級別人口×年齢 5 歳階級別出生率）×5 年
2010 年女性人口より算出された年間出生年齢数は、5,645 人。5 年の累積出生数は、28,225 人となります。なお、2005 年と 2010年の女子人口の平均値を取る方が望ましいです。

～14歳
15～19歳20～24歳25～29歳30～34歳35～39歳40～44歳45～49歳
50歳～

出生数推計値2010年
女性人口 算出値 少数点以下切捨て
016,099 0.32198
0.00002
15,788 73.25632
73
0.004640.05023
13,484 677.3013
677
1745
0.10677
16,347 1745.369
19,231 1972.331
1972
0.10256
21,685 1030.688
1031
0.04753
0.00754
19,187144.67145
20.00012
20,234 2.42808
0022,207
05645
計

出生率

手順 5：2015 年男女別の 0〜4 歳人口の推計値の算出
出生性比により男女を振り分け、2015 年の男女別の 0〜4 歳人口を推計します。
男子 28,225×104.0/204.0＝14,389.2156 ⇒14,389 人
女子 28,225-14,389＝13,836 人＜STEP5 の詳細＞
2015 年の島根県の人口推計値および 2015 年国勢調査人口は、以下のとおり。実際の人口と比較すると、全体的に推計値よりも人口は少なかった。乖離が大きかったのは、0〜4 歳、15～19 歳、20〜24 歳であった。「コーホート変化率法」は、推計に必要なデータを入手しやすい点や、他の地域でも数値を入れ替えて計算が容易な点である。ただし、元となる人口構成や変化率が、今後も同様に続くことが前提となっている推計方法であるため、長期の推計を行う場合は誤差が大きくなる可能性が高い。また、小さな地域の推計値を利用する際は、人口移動等の影響が強く表れる可能性がある。

8

注１）集計には、国勢調査の大項目 koku2A.0001 を使用
注２） 日本人の値を推計値より実測値が３％以上乖離がある場合、背景色が桃色「指導用 高校からの統計･データサイエンス活用 ～上級編～」でも同様に島根県の人口推計を行っているが、使用している国勢調査の大項目が異なることから若干結果が異なっている。

事例 3：世界の平均気温と緯度の関係：重回帰分析
課題解決の手順
STEP1:問題

実施内容例◇世界の平均気温と緯度の関係を明らかにする。

課題の設定
STEP2:計画◇利用するデータ：

どのようなデータ・・世界の気温に関する理科年表データ

統計資料を集めて ◇分析内容：回帰分析での変数間の相関関係理解
どのような分析を

a)平均気温と緯度の関係を単回帰分析で明らかにする。

するかb)平均気温を説明する要因として標高を追加した分析を行う。

STEP3:収集

緯度の再計算必要なデータ・

緯度は 0 度と 90 度の間の値を取り、数字が多くなるほど寒くなることから、北統計資料を集める 緯 60 度 12 分(60°12′N)といった形式の値を、「cos（60＋（12*1/60））*2*（円周率）/360*（南緯(S)の場合）-1））」で再計算する。

9第３講

2015年人口推計値
誤差率
2015年国勢調査人口 国勢調査－推計値
男性
女性
男性
女性
男性
女性
男性
女性
0～4歳
14389
13836
13822
12995
▲ 567
▲ 841 ▲ 3.9 ▲ 6.1
5～9歳
14548
13962
14566
13919
18
▲ 43
0.1 ▲ 0.3
10～14歳
15577
14947
15553
14864
▲ 24
▲ 83 ▲ 0.2 ▲ 0.6
15～19歳
15507
14199
16276
14601
769
402
5.0
2.8
20～24歳
11635
11778
12481
11704
846
▲ 74
7.3 ▲ 0.6
25～29歳
13908
13619
14297
13563
389
▲ 56
2.8 ▲ 0.430～34歳
17266
16298
16907
16146
▲ 359
▲ 152 ▲ 2.1 ▲ 0.9
35～39歳
20822
18981
20119
18851▲ 703▲ 130 ▲ 3.4 ▲ 0.7
40～44歳
23077
21533
22261
21300
▲ 816
▲ 233 ▲ 3.5 ▲ 1.1
45～49歳
19661
18938
19074
18705
▲ 587
▲ 233 ▲ 3.0 ▲ 1.2
50～54歳
20000
20011
19526
19905
▲ 474
▲ 106 ▲ 2.4 ▲ 0.5
55～59歳
22534
22029
22221
21976
▲ 313
▲ 53 ▲ 1.4 ▲ 0.2
60～64歳
26385
25637
26057
25597
▲ 328
▲ 40 ▲ 1.2 ▲ 0.2
65～69歳
29000
29263
28933
29305
▲ 67
42 ▲ 0.2
0.1
70～74歳
19465
23203
19588
23182
123
▲ 210.6 ▲ 0.1
75～79歳
16348
22537
16612
22515
264
▲ 221.6 ▲ 0.1
80～84歳
14450
23101
14784
23218
334
117
2.30.585～89歳
8484
18084
8595
18344
111
260
1.31.490～94歳
3122
97853079
9778▲ 43▲ 7 ▲ 1.4 ▲ 0.1
95～99歳
71330206133086▲ 10066 ▲ 14.0
2.2
100歳以上85530
94528
9▲210.6 ▲ 0.4

STEP4:分析a)平均気温と緯度の関係を単回帰分析で明らかにする。

グラフや統計量で単回帰分析でそもそもの傾向を調べる。

傾向を捉えるb)平均気温を説明する要因として標高を追加した分析を行う。
単回帰分析で相関が見られた場合は、更に対応する説明変数を追加する。

STEP5:結論

変数を増やし重回帰分析にすることでモデルの精度が上がる。単回帰分析で出結論を導くた結果だけでなく、変数を追加して結果を比較することでより良いモデルが得られ第３講る場合がある。
＜STEP4 の詳細＞
a)平均気温と緯度の関係を単回帰分析で明らかにする。
世界の平均気温と緯度の関係を探る。被説明変数を平均気温、説明変数を緯度とした。以下の実線囲い部分が分析結果である。平均気温と緯度は正の相関を持ち、ｔ値（ｔ-Value）も高く、有意な結果が得られている。モデルの説明力を示す自由度調整済み決定係数（Adjusted R-squared）
は 0.8 と高く平均気温と緯度の間には一定の相関があることが見受けられる。

b)平均気温を説明する要因として標高を追加した分析を行う。
平均気温を説明する変数として緯度と標高を追加する。以下実線の囲い部分が分析結果である。
平均気温と、緯度は正の相関を持ち、標高（高度）は負の相関を持つ。ｔ値は高く、有意な結果が得られている。モデルの説明力を示す自由度調整済み決定係数は、先ほどの単回帰モデルよりも結果が改善しており a)の単回帰分析よりも望ましい結果となっている。

10

第３講11