Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図15－3 世帯人員別の車上盗被害率

注 自動車の保有世帯に対する比率である。

図15－4 自動車保有台数別の車上盗被害率

## (3) 自動車損壊

自動車損壊は，自動車に対する破損を内容とする犯罪被害であり，自動車盗同様，過去5年間に自動車を保有していた世帯を調査の対象としている。自動車を保有していた1,779世帯のうち，過去5年間に自動車損壊の被害を受けたものは275人(15.5%)，受けなかったものは1,487人(83.6%)，「わからない」と回答したものは17人（1.0%）であった。

次に，過去5年間に自動車損壊の被害に遭った世帯について，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅が28.0%，自宅付近が25.5%，自宅と同一の市町村内が26.5%であった。また，被害の届出は，21.5%が行っており，74.9%が届出をせず，3.6%が「わからない」と回答している。さらに，「届け出たのは，どういう理由からですか。」と質問したところ，「再発を防ぐため」が59.3%で最も多く，次いで，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」がそれぞれ55.9%であった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が30.5%，「満足しない」が55.9%，「わからない」が13.6%であり，「満足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「十分な対処をしなかった」，「犯人を見つけられなかった又は捕まえられなかった」がそれぞれ48.5%と最も多く，次いで，「十分な経過通知をしてくれなかった」
が39.4%で多かった。一方，届出をしなかった者に「どうして届けなかったのですか。」と質問したところ，「それほど重大ではない」が62.6%，「捜査機関は何もできない／証拠がない」が26.7%であった。自動車損壊被害の重大性の認識については，「とても重大」が13.8%，「ある程度重大」が34.9%，「それほど重大ではない」が46.9%，無回答が4.4%であった。

表9は，過去5年間の自動車損壊の被害の有無を，①都市規模別及び②住居形態別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，住居形態は，「その他」及び「無回答」を除く。）。その結果，表9①の都市規模別では，$\chi^{2}$値が有意となっており，自動車損壊の被害の有無と都市規模に関して，「自動車損壊の被害率は都市規模によって変化しない」という仮説を棄却することができ，「自動車損壊の被害率は都市規模によって変化する」といえる。表9①に示した残差分析から，13大都市では自動車損壊の被害率がその他の地域と比べて高くなっており，都市規模が大きいほど自動車損壊の被害率が高くなる傾向がうかがえる。一方，表9②で自動車損壊の被害の有無と住居形態との間で，「自動車損壊の被害率は住居形態に関係しない」という仮説を検定すると，$\chi^{2}$値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「自動車損壊の被害率は住居形態と関係する」といえ，住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てよりも自動車損壊の被害

表 9 自動車損壊の被害の有無

①都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	59
(19.0)
[1.8]	252
(81.0)
[-1.8]	311
(100.0)	x²(3)=8.451
p=0.038*
人口10万人以上の市	116
(16.8)
[1.1]	575
(83.2)
[-1.1]	691
(100.0)
人口10万人未満の市	53
(14.9)
[-0.4]	302
(85.1)
[0.4]	355
(100.0)
町 村	47
(11.6)
[-2.5]	358
(88.4)
[2.5]	405
(100.0)
合 計	275
(15.6)	1,487
(84.4)	1,762
(100.0)

## ② 住居形態別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
一 戸 建 て 住 宅	201(14.0)	1,232(86.0)	1,433(100.0)	x²(1)=16.798p=0.000**
アパート/マンション等	74(23.3)	244(76.7)	318(100.0)
合計	275(15.7)	1,476(84.3)	1,751(100.0)

注 表3の1～5に同じ。
率が高い。

表10は，自動車損壊の被害率，申告率及び重大性の認識の経年比較での変化を見たものである（犯罪被害の有無及び申告の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，重大性の認識は，「無回答」を除く。被害率，申告率及び重大性の認識のいずれでも12年調査と今回調査の間に有意差は見られなかった。

表11は，自動車損壊の被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間の自動車損壊被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④自動車の保有台数（1：1台，2：2台，3：3台以上）を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には1,743人（自動車損壊の被害あり275人，なし1,468人）が

表10 自動車損壊の経年比較

## ① 被害率

区 分	犯罪被害の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	321
(17.0)	1,570
(83.0)	1,891
(100.0)	x²(1)=1.250
p=0.264
今 回 調 查	275
(15.6)	1,487
(84.4)	1,762
(100.0)
合 計	596
(16.3)	3,057
(83.7)	3,653
(100.0)

## ② 申告率

区 分	申告の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	67
(21.3)	247
(78.7)	314
(100.0)	x²(1)=0.072
p=0.788
今 回 調 查	59
(22.3)	206
(77.7)	265
(100.0)
合 計	126
(21.8)	453
(78.2)	579
(100.0)

## ③ 重大性の認識

区 分	重大性の認識	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	164
(51.1)	157
(48.9)	321
(100.0)	x²(1)=0.052
p=0.820
今 回 調 查	134
(51.0)	129
(49.0)	263
(100.0)
合 計	298
(51.0)	286
(49.0)	584
(100.0)

注 1 表4の注1～3に同じ。

2 表 3 の注 5 に同じ。
表11 自動車損壊被害に関するロジスティック回帰モデル

推定值	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
都市規模	-0.198	0.071	7.723	0.005**	0.820	0.713	0.943
住居形態	-0.670	0.166	16.233	0.000**	0.512	0.369	0.709
自動車保有台数	-0.257	0.092	7.729	0.005**	0.773	0.645	0.927
定数	3.470	0.378	84.174	0.000

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。

図16－1 都市規模別の自動車損壊被害率

注 自動車の保有世帯に対する比率である。

図16－2 住居形態別の自動車損壊被害率

注 1 自動車の保有世帯に対する比率である。

2 「アパート・マンション等」には，「テラスハウス・長屋」を含む。

分析対象とされた。その結果，都市規模，住居形態，自動車保有台数が有意としてモデルに採用された。モデルに採用された属性と自動車損壊の有無との関連を図16－1～図16－3に示す。①都市規模が大きいところに住んでいる世帯ほど自動車損壊被害に遭う確率が高いこと，②住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てであるよりも自動車損壊被害に遭う確率が高いこと，③自動車保有台数が多いほど自動車損壊被害に遭う確率が高いことが示された。
図16－3 自動車保有台数別の自動車損壊被害率

## (4) バイク盗

バイク盗も，過去5年間に原付自転車，スクーター，オートバイ（以下「バイク」という。）を保有していた世帯を調査の対象としている。過去5年間にバイクを保有していた世帯は583世帯(27.9%)であった。バイクを保有していた583世帯のうち，過去5年間にバイク盗の被害を受けたのは60人（10.3%），受けなかったのは519人（89.0%），「わからない」と回答したのは4人（0.7%）であった。

次に，過去5年間にバイク盜の被害に遭った世帯について，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅が33.3%，自宅付近が31.7%であった。また，被害の届出は，75.0%が行っており，20.0%が届出をせず，5.0%が「わからない」と回答している。さらに，「届け出たのは，どういう理由からですか。」と質問したところ，「盗まれたものを取り戻すため」が86.7%で最も多く，次いで，「再発を防ぐため」が51.1%であった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が51.1%，「満足しない」が37.8%，「わからない」が11.1%であり，「満足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「犯人を見つけられなかった又は捕まえられなかった」が64.7%と最も多く，次いで，「十分な対処をしなかった」が47.1%で多かった。一方，届出をしなかった者に「どうして届けなかったのですか。」と質問したところ，「それほど重大ではない」が50.0%，「自分で解決した」，「その他」がそれぞれ25.0%であった。バイク盗被害の重大性の認識については，「とても重大」が28.3%，「ある程度重大」が43.3%，「それほど重大ではない」が15.0%，無回答が13.3%であった。

表12は，過去5年間のバイク盜の被害の有無を，①都市規模別及び②住居形態別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，住居形態は，「その他」及び「無回答」を除く。）。その結果，表12①の都市規模別では， $ x^{2} $ 値が有意となっており，バイク盜の被害の有無と都市規模に関して，「バイク盜の被害率は都市規模によって変化しない」という仮説を棄却することができ，「バイク盜の被害率は都市規模によって変化する」といえる。表12①に示した残差分析から，13大都市及び人口10万人以上の市では，バイク盜の被害率がその他に比べて高くなっており，都市規模が大きいほどバイク盜の被害率が高くなる傾向がうかがえる。一方，表12②でバイク盜の被害の有無と住居形態との間で，「バイク盜の被害率は住居形態に関係しない」という仮説を検定すると， $ x^{2} $ 値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「バイク盜の被害率は住居形態と関係する」といえ，住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てよりもバイク盜の被害率が高い。
表12 バイク盗の被害の有無

① 都市規模別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
13 大都市	15
(13.2)
[1.1]	99
(86.8)
[-1.1]	114
(100.0)	x²(3)=8.986
p=0.029*
人口10万人以上の市	29
(13.3)
[1.8]	189
(86.7)
[-1.8]	218
(100.0)
人口10万人未満の市	10
(9.7)
[-0.2]	93
(90.3)
[0.2]	103
(100.0)
町村	6
(4.2)
[-2.8]	138
(95.8)
[2.8]	144
(100.0)
合計	60
(10.4)	519
(89.6)	579
(100.0)

② 住居形態別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
一 戸 建 て 住 宅	39(8.3)	433(91.7)	472(100.0)	x²(1)=12.997p=0.000**
アパート/マンション等	21(20.2)	83(79.8)	104(100.0)
合 計	60(10.4)	516(89.6)	576(100.0)

注 表3の1～5に同じ。

表13は，バイク盜の被害率，申告率及び重大性の認識の経年比較での変化を見たものである（犯罪被害の有無及び申告の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，重大性の認識は，「無回答」を除く。被害率，申告率及び重大性の認識のいずれでも12年調査と今回調査の間に有意差は見られなかった。

表14は，バイク盜の被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間のバイク盜被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④バイクの保有台数（1：1台，2：2台以上）を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には572人（バイク盜の被害あり58人，なし514人）が分析対象とされた。その結果，住居形態，バイク保有台数が有意としてモデルに採用された。ただ， $ \chi^{2} $ 検定では，バイク盜の被害の有無と有意な関係が見られた都市規模については，ロジスティック回帰分析では有意とならなかった。都市規模は， $ \chi^{2} $ 検定において他の要因が仲介して有意になった可能性がある（例えば，都市規模が大きいほどバイクの保有台数が多いことによって，バイク盜の被害の有無と都市規模との $ \chi^{2} $ 検定が有意になった可能性がある。）。モデルに採用された属性とバイク盜被害の有無との関連を図17－1及び図17－2に示す。①住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てであるよりもバイク
表13 バイク盗の経年比較

① 被害率

区 分	犯罪被害の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	88
(12.4)	621
(87.6)	709
(100.0)	x²(1)=1.316
p=0.251
今 回 調 查	60
(10.4)	519
(89.6)	579
(100.0)
合 計	148
(11.5)	1,140
(88.5)	1,288
(100.0)

② 申告率

区 分	申告の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	64 (79.0)	17 (21.0)	81 (100.0)	x²(1)=0.000 p=0.993
今 回 調 查	45 (78.9)	12 (21.1)	57 (100.0)
合 計	109 (79.0)	29 (21.0)	138 (100.0)

③ 重大性の認識

区 分	重大性の認識	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	67
(77.9)	19
(22.1)	86
(100.0)	x²(1)=0.459
p=0.498
今 回 調 查	43
(82.7)	9
(17.3)	52
(100.0)
合 計	110
(79.7)	28
(20.3)	138
(100.0)

注 表4の注1～3に同じ。

表14 バイク盗被害に関するロジスティック回帰モデル

推定值	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
住居形態	-1.121	0.309	13.176	0.000**	0.326	0.178	0.597
バイク保有台数	-0.839	0.315	7.084	0.008**	0.432	0.233	0.802
定数	4.624	0.642	51.820	0.000

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。
図17－1 住居形態別のバイク盗被害率

注 1 バイクの保有世帯に対する比率である。

2 「アパート・マンション等」には，「テラスハウス・長屋」を含む。

図17－2 バイク保有台数別のバイク盗被害率

盗被害に遭う確率が高いこと，②バイク保有台数が多いほどバイク盗被害に遭う確率が高いことが示された。

## (5) 自転車盜

自転車盜は，過去5年間に自転車を保有していた世帯を調査の対象としている。過去5年間に自転車を保有していた世帯は1,667世帯（79.9%）であった。そのうち，過去5年間に自転車盜の被害を受けたものは387人（23.2%），受けなかったものは1,277人（76.6%），「わからない」と回答したものは3人（0.2%）であった。

次に，過去5年間に自転車盜の被害に遭った世帯について，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅が29.2%，自宅付近が24.3%，自宅と同一の市町村内が35.9%であった。また，被害の届出は，48.1%が行っており，46.5%が届出をせず，5.4%が「わからない」と回答している。さらに，「届け出たのは，どういう理由からですか。」と質問したところ，「盗まれたものを取り戻すため」が88.2%で最も多く，次いで，「再発を防ぐため」が31.7%であった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が56.5%，「満足しない」が28.5%，「わからない」が15.1%であり，「満足しない」が28.5%，「わからない」が15.1%であり，「満足し
足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「自分の盗まれたものを取り戻せなかった」が58.5％と最も多く，次いで，「十分な対処をしなかった」が39.6％で多かった。一方，届出をしなかった者に「どうして届けなかったのですか。」と質問したところ，「それほど重大ではない」が49.4%，「捜査機関は何もできない／証拠がない」が19.4%であった。自転車盗被害の重大性の認識については，「とても重大」が14.5%，「ある程度重大」が44.4%，「それほど重大ではない」が34.9%，無回答が6.2%であった。

表15は，過去5年間の自転車盜の被害の有無を，①都市規模別及び②住居形態別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，住居形態は，「その他」及び「無回答」を除く。）。その結果，表15①の都市規模別では，$\chi^{2}$値が有意となっており，自転車盜の被害の有無と都市規模に関して，「自転車盜の被害率は都市規模によって変化しない」という仮説を棄却することができ，「自転車盜の被害率は都市規模によって変化する」といえる。表15①に示した残差分析から，13大都市では自転車盜の被害率がその他の地域と比べて高くなっており，都市規模が大きいほど自転車盜の被害率が高くなる傾向がうかがえる。一方，表15②で自転車盜の被害の有無と住居形態との間で，「自転車盜の被害率は住居形態に関係しない」という仮説を検定すると，$\chi^{2}$値が

表15 自転車盗の被害の有無

## ① 都市規模別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
13 大都市	109
(30.6)
[3.7]	247
(69.4)
[-3.7]	356
(100.0)	x²(3)=17.133
p=0.001**
人口10万人以上の市	148
(23.4)
[0.1]	484
(76.6)
[-0.1]	632
(100.0)
人口10万人未満の市	70
(19.9)
[-1.7]	282
(80.1)
[1.7]	352
(100.0)
町村	60
(18.5)
[-2.2]	264
(81.5)
[2.2]	324
(100.0)
合計	387
(23.3)	1,277
(76.7)	1,664
(100.0)

## ② 住居形態別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
一 戸 建 て 住 宅	266(20.5)	1,031(79.5)	1,297(100.0)	x²(1)=26.871p=0.000**
アパート/マンション等	120(33.6)	237(66.4)	357(100.0)
合 計	386(23.3)	1,268(76.7)	1,654(100.0)

注 表3の1～5に同じ。
有意となっており，仮説を棄却することができ，「自転車盗の被害率は住居形態と関係する」といえ，住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てよりも自転車盗の被害率が高い。

表16は，自転車盜の被害率，申告率及び重大性の認識の経年比較での変化を見たものである（犯罪被害の有無及び申告の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，重大性の認識は，「無回答」を除く。被害率は，12年調査と比較して今回調査において有意に低下している。一方，申告率は，12年調査と比較して今回調査において有意に上昇している。重大性の認識については12年調査と今回調査の間に有意差は見られなかった。

表17は，自転車盗の被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間の自転車盗被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④自転車の保

表16 自転車盜の経年比較

## ① 被害率

区 分	犯罪被害の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	488
(27.4)	1,292
(72.6)	1,780
(100.0)	x²(1)=7.848
p=0.005**
今 回 調 查	387
(23.3)	1,277
(76.7)	1,664
(100.0)
合 計	875
(25.4)	2,569
(74.6)	3,444
(100.0)

## ② 申告率

区 分	申告の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	176
(38.4)	282
(61.6)	458
(100.0)	x²(1)=12.682
p=0.000**
今 回 調 查	186
(50.8)	180
(49.2)	366
(100.0)
合 計	362
(43.9)	462
(56.1)	824
(100.0)

## ③ 重大性の認識

区 分	重大性の認識	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	309
(65.2)	165
(34.8)	474
(100.0)	x²(1)=0.506
p=0.477
今 回 調 查	228
(62.8)	135
(37.2)	363
(100.0)
合計	537
(64.2)	300
(35.8)	837
(100.0)

注 1 表4の注1～3に同じ。

2 表 3 の注 5 に同じ。
表17 自転車盗被害に関するロジスティック回帰モデル

推定值	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
都市規模	-0.171	0.062	7.470	0.006**	0.843	0.746	0.953
住居形態	-0.740	0.144	26.341	0.000**	0.477	0.360	0.633
世帯人員	-0.207	0.075	7.568	0.006**	0.813	0.701	0.942
自転車保有台数	-0.365	0.081	20.168	0.000**	0.694	0.592	0.814
定数	4.010	0.369	118.314	0.000

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。

図18－1 都市規模別の自転車盗被害率

注 自転車の保有世帯に対する比率である。

図18－2 住居形態別の自転車盗被害率

注 1 自転車の保有世帯に対する比率である。

2 「アパート・マンション等」には，「テラスハウス・長屋」を含む。

有台数（1：1台，2：2台，3：3台以上）を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には1,644人（自転車盗の被害あり383人，なし1,261人）が分析対象とされた。その結果，都市規模，住居形態，世帯人員及び自転車保有台数のすべてが有意としてモデルに採用された。モデルに採用された属性と自転車盗被害の有無との関連を図18－1～図18－4に示す。
図18－3 世帯人員別の自転車盗被害率

注 自転車の保有世帯に対する比率である。

図18－4 自転車保有台数別の自転車盗被害率

①都市規模が大きいところに住んでいる世帯ほど自転車盗被害に遭う確率が高いこと，②住居形態が「アパート／マンション等」である場合，一戸建てであるよりも自転車盗被害に遭う確率が高いこと，③世帯人員が多いほど自転車盗被害に遭う確率が高いこと，④自転車保有台数が多いほど自転車盗被害に遭う確率が高いことが示された。ただし，1人世帯の自転車盗被害率だけが2人，3人世帯よりも被害率が高くなっている。これは，自転車を保有している1人世帯の調査対象者数が，他の2人，3人世帯などと比較してかなり少ないため，ロジスティック回帰分析の計算において，1人世帯の被害率が多少高くても，それが全体に与える影響が小さいためと考えられる。

## (6) 不法侵入

今回調査では，不法侵入とは，他人が許可なく不法行為目的で住居に侵入することとし，質問紙では，「誰かがあなたの自宅に許可なく入り込み，お金や物を盗んだこと，又は盗もうとしたことがありましたか。」と尋ねている。過去5年間に不法侵入の被害を受けたものは81人（3.9%），受けなかったものは1,990人（95.4%），「わからない」と回答したものは15人（0.7%）であった。

次に，過去5年間に不法侵入の被害に遭った世帯について，直近の被害に関して質問した結果，実際に何かを盗まれたのは71.6%（58世帯），盗まれた現金の平均金額は約25万円，盗まれた物の平均価格は
約22万円，また，盗まれた物以外に財産上の損害のあった世帯は7.4%であった。また，被害の届出は，64.2%が行っており，32.1%が届出をせず，3.7%が「わからない」と回答している。さらに，「届け出たのは，どういう理由からですか。」と質問したところ，「再発を防ぐため」が71.2%と最も多く，次いで，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」が65.4%，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」が55.8%と続いている。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が51.9%，「満足しない」が42.3%，「わからない」が5.8%であり，「満足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「犯人を見つけられなかった又は捕まえられなかった」が63.6%と最も多く，次いで，「十分な経過通知をしてくれなかった」が50.0%で多かった。他方，届出をしなかった理由の中で最も多かったのは，「それほど重大ではない」の57.7%であった。

表18は，過去5年間の不法侵入の被害の有無を，①都市規模別及び②住居形態別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，住居形態は，「その他」及び「無回答」を除く。）。その結果，都市規模と不法侵入の被害の有無とは有意な関係は見られなかった。一方，表18②で不法侵入の被害の有無と住居形態との間で，「不法侵入の被害率は住居形態に関係しない」という仮説を検定すると，$\chi^{2}$値が有意となっており，仮説を棄却することが

表18 不法侵入の被害の有無

## ① 都市規模別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
13 大都市	16
(3.6)
[-0.4]	431
(96.4)
[0.4]	447
(100.0)	x²(3)=6.038
p=0.110
人口10万人以上の市	25
(3.2)
[-1.3]	754
(96.8)
[1.3]	779
(100.0)
人口10万人未満の市	24
(6.0)
[2.4]	374
(94.0)
[-2.4]	398
(100.0)
町村	16
(3.6)
[-0.4]	431
(96.4)
[0.4]	447
(100.0)
合計	81
(3.9)	1,990
(96.1)	2,071
(100.0)

## ② 住居形態別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
一 戸 建 て 住 宅	71
(4.4)	1,527
(95.6)	1,598
(100.0)	x²(1)=4.926
p=0.026*
アパート/マンション等	10
(2.2)	452
(97.8)	462
(100.0)
合計	81
(3.9)	1,979
(96.1)	2,060
(100.0)

注 表3の1～5に同じ。
でき，「不法侵入の被害率は住居形態と関係する」といえ，住居形態が一戸建てである場合，「アパート／マンション等」よりも不法侵入の被害率が高い。

表19は，不法侵入の被害率，申告率及び重大性の認識の経年比較での変化を見たものである（犯罪被害の有無及び申告の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，重大性の認識は，「無回答」を除く。被害率，申告率及び重大性の認識のいずれでも12年調査と今回調査の間に有意差は見られなかった。

表19 不法侵入の経年比較

## ① 被害率

区 分	犯罪被害の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	90
(4.1)	2,112
(95.9)	2,202
(100.0)	x²(1)=0.086
p=0.769
今 回 調 查	81
(3.9)	1,990
(96.1)	2,071
(100.0)
合 計	171
(4.0)	4,102
(96.0)	4,273
(100.0)

## ② 申告率

区 分	申告の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	55
(64.0)	31
(36.0)	86
(100.0)	x²(1)=0.133
p=0.716
今 回 調 查	52
(66.7)	26
(33.3)	78
(100.0)
合 計	107
(65.2)	57
(34.8)	164
(100.0)

## ③ 重大性の認識

区 分	重大性の認識	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	63 (75.9)	20 (24.1)	83 (100.0)	x²(1)=0.252 p=0.616
今 回 調 查	61 (79.2)	16 (20.8)	77 (100.0)
合 計	124 (77.5)	36 (22.5)	160 (100.0)

注 1 表4の注1～3に同じ。

2 表3の注5に同じ。
表20 不法侵入被害に関するロジスティック回帰モデル

推定値	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
住居形態	0.734	0.342	4.610	0.032**	2.084	1.066	4.072
定数	2.331	0.401	33.722	0.000

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。

図19 住居形態別の不法侵入被害率

注「アパート・マンション等」には，「テラスハウス・長屋」を含む。

表20は，不法侵入の被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間の不法侵入被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には2,050人（不法侵入の被害あり81人，なし1,969人）が分析対象とされた。その結果，住居形態が有意としてモデルに採用された。モデルに採用された属性と不法侵入被害の有無との関連を図19に示す。住居形態が一戸建てである場合，「アパート／マンション等」であるよりも不法侵入被害に遭う確率が高いことが示された。

## (7) 不法侵入未遂

他人が許可なく不法行為目的で住居に侵入しようとする形跡があった不法侵入未遂について，質問紙では，「誰かがあなたの自宅に侵入しようとした形跡に気付いたことがありましたか。例えば，鍵やドア，窓が壊されていたり，鍵の周りにひっかき傷等があったことがありましたか。」と尋ねている。過去5年間に不法侵入未遂の被害を受けたのは57人(2.7%)，受けなかったのは2,000人(95.9%)，「わからない」と回答したのは29人（1.4%）であった。

次に，過去5年間に不法侵入未遂の被害に遭った世帯について，直近の被害に関して質問した結果，被害の届出は，19.3％が行っており，61.4％が届出をせず，19.3％が「わからない」と回答している。捜査機関に届け出た理由としては，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」が72.7％と最も多く，次いで，「再発を防ぐため」が63.6%，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」が45.5％と続いている。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が72.7%，「満足しない」が27.3％であり，「満足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「犯人を見つけられなかった又は捕まえられなかった」が66.7％と最も多かった。他方，捜査機関に届出をしなかつ
表21 不法侵入未遂の被害の有無

① 都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	13
(2.9)
[0.2]	429
(97.1)
[-0.2]	442
(100.0)	x²(3)=6.189
p=0.101
人口10万人以上の市	27
(3.5)
[1.6]	745
(96.5)
[-1.6]	772
(100.0)
人口10万人未満の市	12
(3.0)
[0.3]	384
(97.0)
[-0.3]	396
(100.0)
町 村	5
(1.1)
[-2.4]	442
(98.9)
[2.4]	447
(100.0)
合 計	57
(2.8)	2,000
(97.2)	2,057
(100.0)

② 住居形態別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
一 戸 建 て 住 宅	40
(2.5)	1,549
(97.5)	1,589
(100.0)	x²(1)=1.895
p=0.169
アパート/マンション等	17
(3.7)	440
(96.3)	457
(100.0)
合計	57
(2.8)	1,989
(97.2)	2,046
(100.0)

注 表3の1～5に同じ。

た理由の中で最も多かったのは，「それほど重大ではない」の77.1％であった。不法侵入未遂被害の重大性の認識については，「とても重大」が15.8%，「ある程度重大」が31.6%，「それほど重大ではない」が29.8%，無回答が22.8%であった。

表21は，過去5年間の不法侵入未遂の被害の有無を，①都市規模別及び②住居形態別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，住居形態は，「その他」及び「無回答」を除く。）。その結果，都市規模及び住居形態とも不法侵入未遂の有無とは有意な関係は見られなかった。

表22は，不法侵入未遂の被害率，申告率及び重大性の認識の経年比較での変化を見たものである（犯罪被害の有無及び申告の有無は，「わからない」と回答した者を除く。また，重大性の認識は，「無回答」を除く。被害率は，12年調査と今回調査の間に有意差は見られなかった。一方，申告率では12年調査と比較して今回調査の方が有意に低下していた。重大性の認識は12年調査と比較して今回調査で低下しているが，有意ではなかった。

不法侵入未遂の被害の有無に関するロジスティック回帰分析を実施した。過去5年間の不法侵入未遂被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員を説明変数として回帰式に投入
表22 不法侵入未遂の経年比較

① 被害率

区 分	犯罪被害の有無	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	58
(2.6)	2,139
(97.4)	2,197
(100.0)	x²(1)=0.069
p=0.792
今 回 調 查	57
(2.8)	2,000
(97.2)	2,057
(100.0)
合 計	115
(2.7)	4,139
(97.3)	4,254
(100.0)

② 申告率

区 分	申告の有無	合 計	検定結果
あ り	な し
12 年 調 查	21
(45.7)	25
(54.3)	46
(100.0)	x²(1)=4.792
p=0.029*
今 回 調 查	11
(23.9)	35
(76.1)	46
(100.0)
合 計	32
(34.8)	60
(65.2)	92
(100.0)

③ 重大性の認識

区 分	重大性の認識	合計	検定結果
あり	なし
12 年 調 查	37 (78.7)	10 (21.3)	47 (100.0)	x²(1)=3.282 p=0.070
今 回 調 查	27 (61.4)	17 (38.6)	44 (100.0)
合 計	64 (70.3)	27 (29.7)	91 (100.0)

注 1 表4の注1～3に同じ。

2 表 3 の注 5 に同じ。

し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には2,036人（不法侵入未遂の被害あり57人，なし1,979人）が分析対象とされた。その結果，モデルに採用された有意な説明変数はなかった。

## 2 個人犯罪被害

個人犯罪被害の罪種別の被害の内容を見るとともに，都市規模別，男女別，年齢層別にクロス集計分析，ロジスティック回帰分析を行った。また，個人犯罪については，12年調査と今回調査では，調査罪種の数が異なること及び質問の表現が多くの罪種で同一でないことから，経年比較による統計的検討は性的暴行でのみ実施した。
## (1) 強盜

今回調査では，「強盗」は，暴力等によって（無理矢理に）物を奪われる犯罪被害とし，質問紙では，「誰かから暴行や脅迫を受けて，抵抗できない状態で，お金や物を奪われたこと，又は奪われそうになったこと（つまり，強盗の被害に遭ったこと）がありましたか。」と尋ねており，未遂も含む。過去5年間に強盗の被害を受けた者は7人（0.3%），受けなかった者は2,074人（99.4%），「わからない」と回答した者は5人（0.2%）であった。

次に，過去5年間に強盗の被害に遭った者に対し，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅付近又は自宅と同一の市町村内が，それぞれ28.6%であった。被害の届出は，28.6%が行っており，42.9%が届出をせず，28.6%が「わからない」と回答している。実際に何かを奪われた者は14.3%（1人）であった。また，捜査機関に届け出た理由としては，「再発を防ぐため」が100%（2人）で最も多く，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」が，それぞれ50.0%（1人）であった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が50.0%（1人），「満足しない」が50.0%（1人）であり，「満足しない」と回答した1人に不満足の理由を質問したところ，「犯人を見つけられなかった又は捕まえられなかった」などであった。他方，捜査機関に届出をしなかった理由の中で最も多かった者は，「それほど重大ではない」の100%（3人）であり，「自分で解決した」，「捜査機関には向かない問題だった」，「家族が解決した」，「その他」がそれぞれ33.3%（1人）であった。

表23は，過去5年間の強盗の被害の有無を，①都市規模別，②男女別及び③年齢層別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無に，「わからない」と回答した者を除く。）。その結果，いずれも強盗被害の有無とは有意な関係は見られなかった。

強盗被害の有無に関するロジスティック回帰分析を実施した。過去5年間の強盗被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④男女別，⑤年齢，⑥就業状況，⑦婚姻関係，⑧教育歴，⑨夜間外出頻度を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には1,877人（強盗の被害あり5人，なし1,872人）が分析対象とされた。その結果，モデルに採用された有意な説明変数はなかった。

## (2) 恐喝

今回調査では，恐喝について質問紙で，「恐喝の被害に遭ったことがありましたか。」と尋ねている。過去5年間に恐喝の被害を受けた者は16人(0.8%)，受けなかった者は2,065人(99.0%)，「わからない」と回答した者は5人（0.2%）であった。

次に，過去5年間に恐喝の被害に遭った者に対し，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅又は自宅付近が56.3%であった。被害の届出は，31.3%が行っており，56.3%が届出をせず，12.5%が「わからない」と回答している。捜査機関に届け出た理由としては，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」が80.0%で最も多く，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」が60.0%で次に多かった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が80.0%，「満足しない」が20.0%（1人）であり，「満足しない」と回答した1人に不満足の理由を質問したところ，「十分な対処をしなかった」などであった。他方，捜査機関に届出をしなかった理由の中で最も多かったのは，「それほど重大ではない」の44.4%であった。

表24は，過去5年間の恐喝の被害の有無を，①都市規模別，②男女別及び③年齢層別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無に，「わからない」と回答した者を除く。）。その結果，都市規模及び男女と恐喝被害の有無とは有意な関係は見られなかった。一方，表24③で恐喝
表23 強盗の被害の有無

① 都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	-
(0.0)
[-1.4]	449
(100.0)
[1.4]	449
(100.0)	(f)
p=0.112
人口10万人以上の市	4
(0.5)
[1.1]	780
(99.5)
[-1.1]	784
(100.0)
人口10万人未満の市	3
(0.8)
[1.6]	395
(99.2)
[-1.6]	398
(100.0)
町 村	-
(0.0)
[-1.4]	450
(100.0)
[1.4]	450
(100.0)
合 計	7
(0.3)	2,074
(99.7)	2,081
(100.0)

## ② 男女别

区 分	あり	なし	合計	検定結果
男性	4(0.4)	978(99.6)	982(100.0)	(f)p=0.713
女性	3(0.3)	1,096(99.7)	1,099(100.0)
合計	7(0.3)	2,074(99.7)	2,081(100.0)

## ③ 年齡層別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
16	～29歳	2(0.6)[1.0]	311(99.4)[-1.0]	313(100.0)	(f)p=0.501
30	～49歳	2(0.3)[-0.1]	637(99.7)[0.1]	639(100.0)
50	歳以上	3(0.3)[-0.6]	1,126(99.7)[0.6]	1,129(100.0)
合計	7(0.3)	2,074(99.7)	2,081(100.0)

注 表3の注1，4及び6に同じ。
表24 恐喝の被害の有無

① 都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	4
(0.9)
[0.3]	445
(99.1)
[-0.3]	449
(100.0)	(f)
p=0.904
人口10万人以上の市	7
(0.9)
[0.5]	777
(99.1)
[-0.5]	784
(100.0)
人口10万人未満の市	2
(0.5)
[-0.7]	396
(99.5)
[0.7]	398
(100.0)
町 村	3
(0.7)
[-0.3]	447
(99.3)
[0.3]	450
(100.0)
合 計	16
(0.8)	2,065
(99.2)	2,081
(100.0)

## ② 男女别

区 分	あり	なし	合計	検定結果
男 性	9(0.9)	973(99.1)	982(100.0)	x²(1)=.531p=0.617
女 性	7(0.6)	1,092(99.4)	1,099(100.0)
合計	16(0.8)	2,065(99.2)	2,081(100.0)

## ③ 年齢層別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
16	～ 29 歳	7(2.2)[3.2]	306(97.8)[-3.2]	313(100.0)	(f)p=0.012*
30	～ 49 歳	4(0.6)[-0.5]	635(99.4)[0.5]	639(100.0)
50	歳 以上	5(0.4)[-1.9]	1,124(99.6)[1.9]	1,129(100.0)
合	計	16(0.8)	2,065(99.2)	2,081(100.0)

注 表3の注1，4～6に同じ。
表25 恐喝被害に関するロジスティック回帰モデル

推定值	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
年齢	1.169	0.356	10.793	0.001**	3.220	1.603	6.468
定数	2.332	0.716	10.597	0.001

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。

図20 年齢別の恐喝被害率

被害の有無と年齢層との間で，「恐喝の被害率は年齢に関係しない」という仮説を検定すると，$\chi^{2}$値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「恐喝の被害率は年齢と関係する」といえ，年齢が低いほど恐喝の被害率が高くなる傾向がうかがえる。

表25は，恐喝の被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間の恐喝被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④男女別，⑤年齢，⑥就業状況，⑦婚姻関係，⑧教育歴，⑨夜間外出頻度を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には1,877人（恐喝の被害あり14人，なし1,863人）が分析対象とされた。その結果，年齢が有意としてモデルに採用された。モデルに採用された属性と恐喝被害の有無との関連を図20に示す。年齢が低いほど恐喝被害に遭う確率が高いことが示された。

## (3) ひったくり

今回調査では、ひったくりについて質問紙で、「ひったくりの被害に遭ったことがありましたか。」と尋ねている。過去5年間にひったくりの被害を受けた者は15人（0.7%），受けなかった者は2,065人（99.0%），「わからない」と回答した者は6人（0.3%）であった。

次に，過去5年間にひったくりの被害に遭った者に対し，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅付近が53.3％で最も多く，自宅と同一の市町村内が33.3％で次に多かった。被害の届出は，86.7％が行っており，6.7％が届出をせず，6.7％が「わからない」と回答している。捜査機関に届け出た理由としては，「盗まれたものを取り戻すため」が92.3％で最も多く，次いで，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」が61.5％であった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が61.5%，「満足しない」が38.5%であり，「満足しない」と回答した者に不満足の
表26 ひったくりの被害の有無

① 都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	10
(2.2)
[4.3]	438
(97.8)
[-4.3]	448
(100.0)	(f)
p=0.001**
人口10万人以上の市	4
(0.5)
[-0.9]	780
(99.5)
[0.9]	784
(100.0)
人口10万人未満の市	1
(0.3)
[-1.2]	397
(99.7)
[1.2]	398
(100.0)
町 村	-
(0.0)
[-2.0]	450
(100.0)
[2.0]	450
(100.0)
合 計	15
(0.7)	2,065
(99.3)	2,080
(100.0)

② 男女别

区 分	あり	なし	合計	検定結果
男 性	- (0.0)	982 (100.0)	982 (100.0)	x²(1)=13.513 p=0.000**
女 性	15 (1.4)	1,083 (98.6)	1,098 (100.0)
合計	15 (0.7)	2,065 (99.3)	2,080 (100.0)

## ③ 年齡層別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
16	～29歳	－(0.0)[-1.6]	313(100.0)[1.6]	313(100.0)	(f)p=0.159
30	～49歳	7(1.1)[1.3]	632(98.9)[-1.3]	639(100.0)
50	歳以上	8(0.7)[-0.1]	1,120(99.3)[0.1]	1,128(100.0)
合計	15(0.7)	2,065(99.3)	2,080(100.0)

注 表3の注1，4～6に同じ。
理由を質問したところ，「十分な対処をしなかった」が80.0％と最も多かった。他方，捜査機関に届出をしなかった理由は，「それほど重大ではない」の100.0%（1人）であった。

表26は，過去5年間のひったくりの被害の有無を，①都市規模別，②男女別及び③年齢層別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無に，「わからない」と回答した者を除く。）。その結果，年齢とひったくり被害の有無とは有意な関係は見られなかった。一方，表26①でひったくり被害の有無と都市規模との間で，「ひったくりの被害率は都市規模に関係しない」という仮説を検定すると， $ x^{2} $ 値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「ひったくりの被害率は都市規模と関係する」といえ，都市規模が大きいほど，ひったくりの被害率が高くなる傾向がうかがえる。また，表26②でひったくり被害の有無と男女別との間で，「ひったくりの被害率は男女別に関係しない」という仮説を検定すると， $ x^{2} $ 値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「ひったくりの被害率は男女別と関係する」といえ，女性の方が男性よりもひったくりの被害率が高い。

表27は，ひったくりの被害の有無に関するロジスティック回帰分析の結果を示したものである。過去5年間のひったくり被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④年齢，⑤就業状況，⑥婚姻関係，⑦教育歴，⑧夜間外出頻度を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。男女別については，ひったくり被害に遭った者すべてが女性であったことから分析からあらかじめ除いた。モデル構築には1,876人（ひったくりの被害あり15人，なし1,861人）が分析対象とされた。その結果，都市規模が有意としてモデルに採用された。モデルに採用された属性とひったくり被害の有無との関連を図21－1に示す。都市規模が大きいほどひったくり被害に遭う確率が高いことが示された。また，ロジスティック回帰分析には使用しなかったが，男女別とひったくり被害の有無との関連を図21－2に示す。男性のひったくり被害はなく，被害は女性だけに見られる。

表27 ひったくり被害に関するロジスティック回帰モデル

推定値	標準誤差	Wald統計量	有意確率	オッズ比	オッズ比の95%信頼区間
下限	上限
都市規模	-1.379	0.419	10.845	0.001**	0.252	0.111	0.572
定数	9.202	1.528	36.279	0.000

注「有意確率」欄の「*」は有意確率5％以下で，「**」は有意確率1％以下で，それぞれ有意であることを示す。

図21－1 都市規模別のひったくり被害率
図21－2 男女別のひったくり被害率

## (4) 窃盗

今回調査では，「窃盗」は，自動車盗等世帯犯罪被害として取り上げたもの及び「ひったくり」を除く，不法侵入を伴わない窃盗被害としており，質問紙で，「自宅の外(車庫，納屋，物置，倉庫，別荘を含む。)で，盗難の被害に遭ったことがありましたか。」と尋ねている。過去5年間に窃盗の被害を受けた者は45人（2.2%），受けなかった者は2,032人（97.4%），「わからない」と回答した者は9人（0.4%）であった。

次に，過去5年間に窃盗の被害に遭った者に対し，直近の被害に関して質問した結果，被害を受けた場所は，自宅付近が51.1％で最も多く，自宅と同一の市町村内が28.9％で次に多かった。被害の届出は，33.3％が行っており，57.8％が届出をせず，8.9％が「わからない」と回答している。捜査機関に届け出た理由としては，「盗まれたものを取り戻すため」が66.7％で最も多く，「犯人を捕まえてほしいから／処罰してほしいから」，「犯罪は捜査機関に届け出るべきだから／重大事件だから」がそれぞれ53.3％で次に多かった。届出をした捜査機関の対応への満足度については，「満足した」が33.3％，「満足しない」が60.0％，「わからない」が6.7％であり，「満足しない」と回答した者に不満足の理由を質問したところ，「自分の盗まれたものを取り戻せなかった」が66.7％と最も多かった。他方，捜査機関に届出をしなかった理由の中で最も多かったのは，「それほど重大ではない」の61.5％であった。

表28は，過去5年間の窃盗の被害の有無を，①都市規模別，②男女別及び③年齢層別とクロス集計を行い，その関係の有意差を見たものである（犯罪被害の有無に，「わからない」と回答した者を除く。）。その結果，都市規模及び男女別と窃盗被害の有無とは有意な関係は見られなかった。一方，表28③で窃盗被害の有無と年齢との間で，「窃盗の被害率は年齢に関係しない」という仮説を検定すると， $ x^{2} $ 値が有意となっており，仮説を棄却することができ，「窃盗の被害率は年齢と関係する」といえ，年齢が低い場合，窃盗の被害率が高くなる傾向がうかがえる。

窃盗被害の有無に関するロジスティック回帰分析を実施した。過去5年間の窃盗被害の有無を目的変数とし，また①都市規模，②住居形態，③世帯人員，④男女別，⑤年齢，⑥就業状況，⑦婚姻関係，⑧教育歴，⑨夜間外出頻度を説明変数として回帰式に投入し，逐次変数選択法を用いて回帰モデルを導いた。モデル構築には1,873人（窃盗の被害あり36人，なし1,837人）が分析対象とされた。その結果，モデルに採用された有意な説明変数はなかった。
表28 窃盗の被害の有無

① 都市規模別

区 分	あ り	な し	合 計	検定結果
13 大 都 市	8
(1.8)
[-0.6]	441
(98.2)
[0.6]	449
(100.0)	x²(2)=1.761
p=0.630
人口10万人以上の市	17
(2.2)
[0.0]	766
(97.8)
[-0.0]	783
(100.0)
人口10万人未満の市	7
(1.8)
[-0.6]	390
(98.2)
[0.6]	397
(100.0)
町 村	13
(2.9)
[1.2]	435
(97.1)
[-1.2]	448
(100.0)
合 計	45
(2.2)	2,032
(97.8)	2,077
(100.0)

## ② 男女别

区 分	あり	なし	合計	検定結果
男 性	20
(2.0)	960
(98.0)	980
(100.0)	x²(1)=.138
p=0.764
女 性	25
(2.3)	1,072
(97.7)	1,097
(100.0)
合計	45
(2.2)	2,032
(97.8)	2,077
(100.0)

## ③ 年齢層別

区 分	あり	なし	合計	検定結果
16	～29	12(3.9)[2.2]	298(96.1)[-2.2]	310(100.0)	x²(2)=6.095p=0.047*
30	～49	15(2.4)[0.4]	623(97.6)[-0.4]	638(100.0)
50	歳以上	18(1.6)[-2.0]	1,111(98.4)[2.0]	1,129(100.0)
合計	45(2.2)	2,032(97.8)	2,077(100.0)

注 表3の注1，4及び5に同じ。