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Knowledge As Practice

JAIST(東京)でサービス経営の研究をしている社会人大学院生の研究・勉強メモ(統計分析多め)。

女性はスマホに費やす時間が増え、本や雑誌に費やす時間は減ったと感じている。あなたはどう?

ノンプログラマーのためのR入門 統計分析

東海道線に乗っていると、女性のほうが男性よりスマホを使っているように思います。自分の見た光景は実態に合っているのかどうか、確認してみました。無料のネットリサーチを使って、100名に次のような質問に答えてもらっています。

Q1:以前(2~3年前)に比べて,スマホ(携帯)を使う時間の変化は次のうちどれですか?
Q2:以前(2~3年前)に比べて,テレビを見る時間の変化は次のうちどれですか?
Q3:以前(2~3年前)に比べて,本や雑誌を読む時間の変化は次のうちどれですか?

 回答は「減った~変わらない~増えた」の5点尺度。データのダウンロードはこちら。base 意外に今回使用したパッケージは次のとおりです。

library(ggplot2)

さて、実際のデータはこんな感じ。

> dd <- clean_J2
> head(dd)
  id 性別 年齢 年代 結婚         地域 Q1 Q2 Q3
1  1 女性   53 50代 既婚 北海道・東北  3  3  3
2  2 女性   41 40代 既婚         近畿  5  1  3
3  3 女性   47 40代 既婚         近畿  5  1  1
4  4 女性   48 40代 既婚         近畿  3  3  3
5  5 男性   56 50代 既婚 北陸・甲信越  2  1  1
6  6 男性   49 40代 未婚         関東  3  4  2

 回答の状況はこんな感じ。

> ggplot(dd, aes(Q1))+ geom_histogram(binwidth = 0.5)
> ggplot(dd, aes(Q2))+ geom_histogram(binwidth = 0.5)
> ggplot(dd, aes(Q3))+ geom_histogram(binwidth = 0.5)

f:id:hikaru1122:20150516151410j:plain

f:id:hikaru1122:20150516151416j:plain

f:id:hikaru1122:20150516151421j:plain

ネットアンケートの回答者なので、スマホなどと親和性が高い人が多いから、Q1は当然の結果です。テレビや雑誌に費やす時間は減っていると回答している人もそれなりにいますが、変わらない人がいちばん多いです。現代人はますます情報の海深くまで入っているようです。次に、男女別で見てみます。

> ggplot(dd, aes(Q1, fill = 性別))+ geom_histogram(position = "dodge", binwidth = 0.5)
> ggplot(dd, aes(Q2, fill = 性別))+ geom_histogram(position = "dodge", binwidth = 0.5)
> ggplot(dd, aes(Q3, fill = 性別))+ geom_histogram(position = "dodge", binwidth = 0.5)

f:id:hikaru1122:20150516151603j:plain

f:id:hikaru1122:20150516151613j:plain

f:id:hikaru1122:20150516151617p:plain
どうやら、Q1(スマホに費やす時間)とQ3(本・雑誌に費やす時間)は性別で違いがありそうです。回答を間隔尺度と見なして Welch 検定 します。まず Q1 から。有意差が出ました(1%有意)。

> t.test(dd$Q1 ~ dd$性別)

    Welch Two Sample t-test

data:  dd$Q1 by dd$性別
t = 3.0328, df = 82.569, p-value = 0.003237
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.1983906 0.9545885
sample estimates:
mean in group 女性 mean in group 男性
          3.891304           3.314815

 
次に、Q3。これも5%水準で有意な差が出ました(ちなみに、Q2はやはり差は見られませんでした)。

> t.test(dd$Q3 ~ dd$性別)

    Welch Two Sample t-test

data:  dd$Q3 by dd$性別
t = -2.1615, df = 79.901, p-value = 0.03365
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.75621842 -0.03122119
sample estimates:
mean in group 女性 mean in group 男性
          2.217391           2.611111

 
スマホに費やす時間は女性のほうが多いんですね。電車で見た光景はあながちハズレではなかったようです。iPad などのタブレット端末をいじっている人も、女性のほうが多い気がするんですよね。男性より多くの時間を使って何をしているかまではわかりませんが、きっと男性よりコミュニケーションを取る量が多いんでしょう。LINE やメールって、女性の文章は多いしな。うん。

また、女性は本や雑誌に費やす時間が減ったと感じている人が多い(実際に減った時間数は把握できていません)。スマホなどの影響かどうかはわかりません。でも、影響がゼロではとは思えます。

今回は自分の観察・カンがそんなに悪くない、というのがわかってよかったです。なお、今回のデータ集めは mixi survey の無料プランを使いました。

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