2019年北海道議会議員選挙の北海道厚沢部町での各投票区の結果を用います。下のようなシンプルなデータです。人口データは2015年国勢調査です。
パッケージ読み込み
library(tidyverse)
library(sf)
library(ggthemes)
データのインポート
読み込むデータは投票区のポリゴンデータ（shp）と人口と投票率の入ったcsvファイルです。
##地図データ読み込み_厚沢部町字名
assabu<-st_read(dsn="shp",layer="assabu_area")
## 投票データ読み込み
touhyou<-read.csv("senkyo/senkyo2019.csv")
## データの結合
data_t<-inner_join(data ,touhyou ,by="投票区")
投票区ごとの投票率
p<-data_t%>%ggplot()+
geom_sf(aes(fill=cut_number(投票率,n=4)),colour="white")+
guides(size=FALSE)+
theme_map()+
scale_fill_brewer(palette="OrRd",direction=0)
下の投票率の地図は厚沢部の人でもちょっとどこがどこだかわかりにくいと思います。
投票率が高い（赤）のは当路、富栄、上里です。
投票区ごとの高齢化率
投票率が高齢化によって低下するのではないか、という話題が投票所ででていましたので、高齢化率（75歳以上人口率）のコロプレス図を作成しました。
投票率の図と見比べると、たしかに高齢化が進んでいる地区で投票率が下がっているようにも思えますが、どうでしょうか。
高齢化率と投票率の関係
高齢化率と投票率で負の相関があるようには見受けられません。それぞれの集落を経時的に追いかけると高齢化が進むにつれて投票率が落ちていくのかもしれませんが、高齢化率よりも集落が個別に抱える事情に投票率を決める根本的な要因がありそうです。
相関性の検定
##相関係数を算出
cor.test(data_t$投票率,data_t$X75歳以上率)
#結果
data: data_t$投票率 and data_t$X75歳以上率
t = 0.0041019, df = 11, p-value = 0.9968
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.5501234 0.5518460
sample estimates:
cor
0.001236764
相関係数は0.0012で、相関性の検定によるp値は0.996となり高齢化率と投票率の間に相関があるとは言えないようです。
投票率にかかわる要因
私見として次の点を指摘します。
- 大家族、あるいは血縁関係者が近所に住んでいることが投票率を押し上げる。
- 農家世帯の多い地域で投票率が高い。
- 都市的な集落では集会施設が集落中心に位置することで投票率が上がる。