Monthly Archives: January 2011

Sports Career and Month of Birth

青木繁伸さんの「統計数字を読み解くセンス―当確はなぜすぐにわかるのか?(DOJIN選書27)」を読んでいたらスポーツ選手の生まれ月の偏りが書かれていた(P.137-)

  • サッカー、野球選手では早生まれの選手が少なく、逆に4月―6月生まれの選手が多い
  • この傾向はユースで顕著

※4月で年度がきりかわる、日本の教育制度が大前提

ということで、自分が子供時代にやっていた競泳を対象に調べたのが次のもの。

subjects
アメリカ(n=94)、オーストラリア(n=71)の水泳系ナショナルチームの誕生月

academic year
wikipedia によると

  • アメリカでは、学校によって異なる。8月の後ろから2週目からが多い。
  • オーストラリアでは、州によって異なる。1月下旬から2月上旬が多い

Graphs
誕生月を棒グラフであらわしたのが下のグラフ。赤のラインは12か月を均等にみなした場合の期待値。

Chi-Square

アメリカ、オーストラリアそれぞれに対して カイ二乗値を求めた。

95% の値は 19.67514
対して

  • アメリカ:9.148936
  • オーストラリア:20.77465

Discussion

  • オーストラリアのカイ二乗値こそ基準値より大きいが、早生まれが不利となるような傾向はグラフからは受け取れない。
  • 他の競技、国で試すと、違った分布が見られるかもしれない。
  • オーストラリアのサイトはきれいにHTMLが生成されておらず、目視によるデータクレンジングの手間が大きかった。

Caveats

  • 一か月あたりの日数は月によって異なる(例:31日ある1月と28または29日しかない2月)。この差は無視している。
  • 月によって出生の数が異なる可能性がある。今回は、この差は無視している。

Australian Football League
ScienceDaily にも生誕月の調査報告があった。
ScienceDaily (Feb. 8, 2010) Month of Birth Determines Who Becomes a Sports Star

Dr. Adrian Barnett(Queensland University of Technology) analysed the birthdays of professional Australian Football League (AFL) players and found a disproportionate number had their birthdays in the early months of the year, while many fewer were born in the later months, especially December.

ちなみに Football は、サッカーでもアメリカンフットボールでもなく、ラグビーの亜種のようなスポーツ。

研究者たちは、このような seasonality に関する研究を次の本にまとめて出版。

Analysing Seasonal Health Data (Statistics for Biology and Health)

References

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Association Between Insomnia and Quality of Life: An Exploratory Study Among Software Engineers

ScienceDaily で紹介されていたソフトウェアエンジニアの間の不眠症の有病率

Subject

  • software engineers
  • aged between 21 and 45
  • working for a software company in Mysore

Method

・primary
insomnia and sleep quality
-> Insomnia Screening Questionnaire

# 複数の “Insomnia Screening Questionnaire” が存在するのかもしれないが、 Google で上位にきたには次のもの

  1. Do you have trouble falling asleep?
  2. Do you have trouble staying asleep?
  3. Do you wake up un-refreshed?
  4. Do you take anything to help you sleep?
  5. Do you use alcohol to help you sleep?
  6. Do you have any medical condition that disrupts your sleep?
  7. Have you lost interest in hobbies or activities?
  8. Do you feel sad, irritable, or hopeless?
  9. Do you feel nervous or worried?
  10. Do you think something is wrong with your body?
  11. Are you a shift worker or is your sleep schedule irregular?
  12. Are your legs restless and/or uncomfortable before bed?
  13. Have you been told that you are restless or that you kick your legs in your sleep?
  14. Do you have any unusual behaviours or movements during sleep?
  15. Do you snore?
  16. Has anyone said that you stop breathing, gasp, snort, or choke in your sleep?
  17. Do you have difficulty staying awake during the day

・secondary
quality of life
-> SF 36 Health Survey Questionnaire

Result

  • 一般人は normal 77%
  • SEは normal 44%, mild 35%, severe 21%
  • younger engineers were more likely to be insomniacs than their older counterparts
  • more women suffered from mild insomnia than men
  • more men suffered from severe insomnia than women

Reference

Sara Sarrafi Zadeh, Khyrunnisa Begum. Association Between Insomnia and Quality of Life: An Exploratory Study Among Software EngineersApplied Research in Quality of Life, 2010; DOI: 10.1007/s11482-010-9131-5

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Infant mortality Rate

どこかの本・ブログ・動画を見ている最中にきになったので、

  • 世界の乳児死亡率(CIAデータから)
  • 日本の乳児死亡率推移(総務省統計局データから)

のグラフ化。

Infant mortality Rate/IMR(乳児死亡率)の定義
wikipedia から

世界の乳児死亡率
次のグラフは上から順に

  • 乳児死亡率が3未満の国
  • 乳児死亡率が100を超えている国
  • 主要国の乳児死亡率

乳児死亡率がワーストだったAngola はアフリカ南西部の一国家。wikipedia を見ると、平均寿命が 38.43 歳だったり、コレラ・黄熱が蔓延していたり、HIV/AIDS の有病率が 2003 年時点で 3.90 / 100 大人とかなり終わっている。

Hong Kong は 2.91。ただし、中国は 16.51。香港や上海のような都会と地方では乳児死亡率が大きく異なるのだろう。
ヨーロッパは EU としては 5.61。ただし、北欧、フランス、スペイン、ドイツなどは低い。逆に、東欧は高め。
アジアは日本、中国、韓国、台湾、シンガポールは低いが、残りは高い。

次のグラフは国別 Infant mortality Rate をヒストグラムにしたもの

TODO:国別のヒートマップを作成

日本の乳児死亡率推移

1899年(明治32年) から 2004年(平成16年)

1918年(大正7年) の 188.6 をピークに下降線をたどっている。
2004年は 2.8であり、ピーク時の 1.5%でしかない。

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Worldwide population expected to exceed seven billion in 2011

YouTube の National Geographic Channel のビデオによると、2011年中に世界の人口は70億人に到達するらしい。

ということで、過去、未来の世界人口を可視化。

10000 BC to 1950 AC

1950 AC to 2050AC

Program

グラフは ggplot2 で作成

# 10000 BC - 1950 AC
past_data <- read.csv('past-data.txt')
head(past_data)
    year     estimator population
1 -10000 Summary.Upper          1
2  -8000 Summary.Upper          5
3  -6500 Summary.Upper          5
4  -5000 Summary.Upper          5
5  -4000 Summary.Upper          7
6  -3000 Summary.Upper         14
p <- ggplot(past_data, aes(color=estimator, x=year, y=population))
# line
p + geom_path() + opts(title='World Population(10000 BC to 1950 AD)')

# facet
p  + geom_path() + facet_wrap(~estimator)

# 1950-2050
recent_data <- read.csv('recent-data.txt')
p <- ggplot(recent_data, aes(x=year, y=population))
p + geom_path() + opts(title='World Population(1950-2050)')

Resouce

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