(English follows Japanese)
日本語タイトル：JMPによる出生数データの可視化と分析 ～誕生日ランキングから更に分析を進めて～
SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部 テクニカルグループ
システムエンジニア 増川 直裕
“あるクラスの中に同じ誕生日がいる人の確率は？” という有名な確率の問題があるが、この確率は通常、1年の中で生まれる日は同様に確からしいとして計算される。しかし実際の出生数は、クリスマスである12月25日は他の日より多く、正月三が日である1月1日から3日までは他の日より少ないなど、ある特定の日やその周辺の日では出生数に偏りが存在する。そのため、出生数の多い日順にランク付けした「誕生日ランキング」なるものが存在する。
本発表では、厚生労働省「人口動態統計」から1996年以降の出生数に関する調査データを用い、日ごとの出生数を可視化して出生数が偏る日や月を把握し、年ごとに出生数分布の偏り度合を計算し比較することにより、偏りが生じる原因を考察する。さらに年による出生数の推移、月による出生数の偏りを考慮し、年と月、各月の日数で出生数を説明する統計モデルをあてはめ、年の効果、月の効果についても考察する。特に出生数の可視化部分については、試行錯誤した結果をJMPのデモンストレーションを交えながら説明する。
The Visualization and Analysis of Live Birth Data Using JMP®: Advancing Analysis From Date of Birth Ranking
Naohiro Masukawa, Systems Engineer, Technical Group, JMP Japan Division, SAS Institute Japan
The question "What is the probability of two people in the same class sharing the same birthday?" is a famous probability question, but this probability is normally calculated as equally probable for all of the days in a year. However, there are more live births on Christmas, December 25, than on other days, and fewer live births during the first three days of the new year, January 1 to 3. In other words, there are biases in the number of live births on certain days and their surrounding days. For that reason, there is a "date of birth ranking" in which the days are ranked in order of the number of live births. In this presentation, I will use survey data regarding live births after 1996 from the Ministry of Health, Labour and Welfare's Population Survey Report. By understanding the days and months in which there are live birth biases – visualizing the number of live births per day and calculating and comparing these live birth distribution biases per year – the causes of the biases can be considered. Further, by considering the transitions in live births by year and biases in the number of live births by month, a statistical model that explains the number of live births by year, month, and day can be established, and annual and monthly impacts can be considered. In particular, I will explain trial-and-error results for the visualization of live births through a JMP demonstration.
