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■福祉犯被害率と携帯フィルタリング利用率との相関も調べてみた

 前回の記事では都道府県ごとの携帯フィルタリング利用率と非行率に相関関係があるか計算した。最後のほうで少しだけ触れた福祉犯罪被害率と携帯フィルタリング利用率との相関関係について今回の記事では計算してみた。ただし警察庁の「児童が使用する携帯電話に係る利用環境実態調査結果について」がフィルタリング利用率を中学生・高校生と分けて示しているのに対し福祉犯罪被害者数を示した「平成22年中における少年補導及び保護の概要」が都道府県ごと、法令ごとの数値のみで年齢・学職別の統計がなされていないのでやや面倒な手順を踏んで計算してある。まず「児童が使用する携帯電話に係る利用環境実態調査」の都道府県ごとの携帯利用者数及び総回答数から携帯利用率を算出しこれを学校基本調査による中学生、高校生それぞれの数(中等教育学校の生徒数を含み、高等学校通信制課程の生徒数を含まない。これは「平成22年中における少年補導及び保護の概要」と同じ扱いである)に乗じて携帯利用者数を算出した。またこうして算出した携帯利用者数に「児童が使用する携帯電話に係る利用環境実態調査」によるフィルタリング利用率を乗じてフィルタリング利用者数を算出した(こちらも中学生、高校生それぞれの数を算出した)。また、「児童が使用する携帯電話に係る利用環境実態調査」による携帯非利用者数、総回答数、及びフィルタリング利用率のデータから総回答数に占める携帯非利用者数とフィルタリング利用者数の割合を算出し(これをフィルタリング率とする。以下同じ。)、これを中学生、高校生それぞれの数に乗じてフィルタリング数を算出した。こうして算出した中学生・高校生それぞれの数を合算して都道府県ごとの中学生・高校生を合わせたフィルタリング利用率とフィルタリング率を算出した。算出結果は以下のとおりである。なお、以下の表には福祉犯罪被害率も示した。福祉犯罪被害率は「平成22年中における少年補導及び保護の概要」による都道府県ごとの福祉犯罪被害者数及び平成22年国勢調査の抽出速報集計結果による10代の人口を基に算出してある。
 なお、フィルタリング利用率とフィルタリング率は中高生のみを対象とした数値であるのに対し福祉犯被害率は学校に通っていない10代もあわせたデータであることに注意願いたい。

都道府県フィルタリング利用率フィルタリング率福祉犯被害率
(人口10万対)
北海道46.45359.28855.731
青森65.10377.90533.435
岩手57.47773.22744.057
秋田67.86578.02371.349
山形61.94776.74921.215
福島61.23072.67971.225
茨城67.45071.30160.870
栃木47.09061.28785.456
群馬64.90575.27963.475
埼玉49.85365.38555.531
千葉54.39961.00270.979
東京51.93059.73435.816
神奈川75.10979.88478.258
新潟41.49965.17739.721
富山58.44267.04839.871
石川61.74476.23452.398
福井48.90161.49752.891
山梨62.73775.03616.568
長野78.24285.84726.716
岐阜65.58677.39926.277
静岡59.22672.37455.838
愛知54.98268.38459.552
三重56.04663.49063.978
滋賀61.13073.21134.600
京都56.12766.073120.668
大阪46.26954.62071.152
兵庫60.93971.34046.982
奈良47.01156.88321.017
和歌山43.96156.82541.756
鳥取47.03767.00028.463
島根61.49574.26542.460
岡山51.95066.62666.222
広島56.27070.30783.674
山口53.59167.59174.046
徳島48.67959.73181.879
香川56.70169.93243.796
愛媛53.39568.772121.142
高知58.64768.71676.220
福岡64.10572.27367.838
佐賀59.16073.98829.817
長崎65.94776.69239.677
熊本60.50174.64481.315
大分67.76877.86562.554
宮崎49.83167.49136.517
鹿児島65.46476.64568.223
沖縄67.30875.056256.261
 さて、この数値を基に相関係数を計算してみた。フィルタリング利用率との相関係数は0.09、ほとんど相関がないという結果になった。無相関検定の結果危険率は0.5327となり有意な相関ではないという結果になった。Rコンソールを以下に示す。

> cor.test(a[,2],a[,4])

     Pearson's product-moment correlation

data: a[, 2] and a[, 4]
t = 0.6289, df = 44, p-value = 0.5327
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.2014328 0.3744235
sample estimates:
    cor
0.09438447

 次にフィルタリング率との相関だが、相関係数-0.01でこちらもほとんど相関関係はなく、無相関検定の結果も危険率0.9194となりこれまた有意な相関ではないという結果になった。Rコンソールは以下のとおり。

> cor.test(a[,3],a[,4])

     Pearson's product-moment correlation

data: a[, 3] and a[, 4]
t = -0.1018, df = 44, p-value = 0.9194
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.3042897 0.2761812
sample estimates:
    cor
-0.01534734

 結局福祉犯被害率すらフィルタリング利用率との相関は見られなかった。福祉犯に関する警察統計をフィルタリングを推奨する根拠とするのは無理だということである。
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テーマ:少年犯罪 - ジャンル:政治・経済

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