結論

stack overflow の年収調査の結果をシェル芸で処理して各国の賃金水準を調査した
アメリカが例外的に高い。ただしそれ以外の欧米諸国でも概ね1万ドル日本より高い。中国インドはやはり低い。
サンプル数が少なく、アメリカは極端な値が多い。回答率が国に依ってかなり異なる。結果については参考程度にするのがよさそう。

各国毎の結果

金額は特に断りが無い限りアメリカドル(USD)です。

割合は全てベーシスポイント(万分率)です。

日本(Japan)

総回答数 : 361
給与解答割合 : 4736.84
中央値 : 52000

給与(万USD)	割合(bp)
0	467
1	467
2	818
3	1812
4	1228
5	1520
6	643
7	935
8	526
9	584
10	58
12	233
13	58
15over	643

アメリカ(United States)

総回答数 : 20309
給与解答割合 : 6372.05
中央値 : 100000

給与(万USD)	割合(bp)
0	249
1	112
2	130
3	183
4	289
5	516
6	765
7	918
8	921
9	827
10	901
11	719
12	778
13	549
14	401
15over	1734

カナダ(Canada)

総回答数 : 3393
給与解答割合 : 5844.39
中央値 : 64417

給与(万USD)	割合(bp)
1	161
2	332
3	690
4	1502
5	1301
6	1664
7	1099
8	968
9	474
10	413
11	171
12	211
13	70
14	75
15over	549

英国(United Kingdom)

総回答数 : 6221
給与解答割合 : 6098.7
中央値 : 62507

給与(万USD)	割合(bp)
1	150
2	471
3	1009
4	1341
5	1344
6	1378
7	627
8	516
9	550
10	231
11	268
12	168
13	202
14	42
15over	1431

ドイツ(Germany)

総回答数 : 6459
給与解答割合 : 5205.14
中央値 : 61194

給与(万USD)	割合(bp)
1	832
2	336
3	627
4	996
5	1287
6	1534
7	1421
8	687
9	389
10	178
11	163
12	154
13	71
14	68
15over	636

インド(India)

総回答数 : 13721
給与解答割合 : 2981.56
中央値 : 9396

給与(万USD)	割合(bp)
0	5233
1	2287
2	897
3	471
4	193
5	151
6	83
7	75
8	39
9	61
10	26
11	46
12	46
13	12
14	21
15over	351

中国(China)

総回答数 : 1037
給与解答割合 : 2603.66
中央値 : 26184

給与(万USD)	割合(bp)
0	1259
1	2259
2	2370
3	1555
4	962
5	555
6	333
7	296
8	148
9	37
10	37
11	37
15over	148

コード

csvtool コマンドを利用しています。
Ubuntu なら ``apt csvtool'' でインストールできます。

以下のコードは2018年の結果だけでしか動かして居ません。

"/tmp" 以下に "data", "data2", "hoge" といった一時ファイルを作るので、
気になる人は適当に消しましょう。

データ前処理

指数表記の数値の変換、国名の書き換え、データの正規化などを行っています。

csvtool col 4,55 survey_results_public.csv  |
sed -e '1d' \
    -e 's/e+05/00000/' -e 's/e+06/000000/'      \
    -e 's/"Congo, Republic of the..."/Congo/'   \
    -e 's/Democratic Republic of the Congo/Congo/'  \
    -e 's/"Iran, Islamic Republic of..."/Iran/' \
    -e 's/"Micronesia, Federated States of..."/Micronesia/' \
    -e 's/"Venezuela, Bolivarian Republic of..."/Venezuela/'    \
    -e 's/ /_/g'    \
    -e 's/,/ /' |
sort -k2n       |
tee /tmp/data

国ごとデータ作成

function munging() {
    country=$(echo $1 | sed 's/ /_/g')
    awk -v c="$country" '$1==c&&$2!="NA"{ print $2 }' /tmp/data
}

分布出力

function count() {
    file=$1
    awk '{ print int($1/10000) }' $file |
    uniq -c     |
    awk '{ printf("%5d %5d\n", $2, $1) }'
}

万分率分布出力

function count_bp() {
    file=$1
    nr="$(wc -l $file | cut -d' ' -f1)"
    awk '{ print int($1/10000) }' $file |
    uniq -c     |
    awk '{ printf("%5d %5d\n", $2, ($1 * 10000)/'$nr') }'
}

15万ドル以上まとめ込み万分率分布出力

function count_bp_fold() {
    file=$1
    nr="$(wc -l $file | cut -d' ' -f1)"
    awk '{ print int($1/10000) }' $file |
    awk '$1>=15{ $1="15over" }{ print $1 }' |
    uniq -c         |
    awk '{ printf("%8s %5d\n", $2, ($1 * 10000)/'$nr') }'
}

中央値

function median() {
    file=$1
    nr="$(wc -l $file | cut -d' ' -f1)"
    awk 'NR==int('$nr'/2){ print NR, $0 }' $file
}

各国解答数/割合情報作成

awk '{ print $1, ($2!="NA") }' /tmp/data    |
sort    |
uniq -c |
awk '{ print $2, $3, $1 }'  |
awk -v count=0 -v key="" '
key==$1{$1=" "
    printf("%s", $0);
    next;   }
{   printf("\n");
    printf("%s",$0);
    key=$1  }
END{ printf("\n") }'    |
sed '1d'    |
awk '
$2==0&&$4==1{ print $1, $3, $5; next; }
$2==0&&$4==""{ print $1, $3, 0; next; }
$2==1&&$4==""{ print $1, 0, $3; next; }
{ print("ERROR unreachable"); exit(1); }'   |
awk '{ print $1, $2+$3, ($3*10000)/($2+$3) }'   > /tmp/data2

使用例

munging Japan   > /tmp/hoge
median /tmp/hoge
count_bp_fold /tmp/hoge
grep Japan /tmp/data2

[2018年版]シェル芸で各国のお賃金水準を調査してみた

結論