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廿TT

譬如水怙牛過窓櫺 頭角四蹄都過了 因甚麼尾巴過不得

自殺者数の推移(原因・年代別)

自殺白書に関する報道は東京新聞産経新聞で見出しの付け方が対照的だった。

警察庁の統計(統計|警察庁)から自殺者数の推移をプロットしてみる。

直接の出典はこちら。

http://www.npa.go.jp/safetylife/seianki/jisatsu/H27/H27_jisatunojoukyou_03.pdf

若者と高齢者の自殺深刻

ほんとうに若者と高齢者の自殺が深刻なのだろうか。

f:id:abrahamcow:20160601020938p:plain

自殺者数のうち19歳以下と70代、80代の割合が増えていることから「若者と高齢者の自殺が深刻」としたようだ。

若者と高齢者の自殺者数そのものには増加傾向はみられない。

むしろ他の世代の自殺者数が減っているために、若者と高齢者の割合が大きくなったとみるべきだろう。

嘘は言っていないが、ミスリーディングだと思う。

「経済」理由の自殺半減

ほんとうに「経済」理由の自殺は半減したのだろうか。

f:id:abrahamcow:20160601022741p:plain

これはたしかにピーク時にくらべると半減している。

ただしシェアの大きい健康問題もけっこう減ってるのでこの点にも軽くふれて欲しかったな、と思った。

グラフをかいた R のコード

library(tidyr)
library(ggplot2)
library(scales)
dat1 <-read.csv("~/Desktop/自殺者数推移年齢別.csv")
colnames(dat1) <-c("平成","19歳以下","20〜29歳","30〜39歳","40〜49歳","50~59歳","60〜69歳","70〜79歳","80歳以上","不明")
dat1_2 <-gather(dat1,年代,自殺者数,-平成)
theme_set(theme_gray(18,"HiraMaruProN-W4"))
ggplot(dat1_2)+
  geom_bar(aes(x=factor(平成),y=自殺者数,fill=年代),stat = "identity")+
  scale_y_continuous(labels = comma)+
  scale_fill_discrete(guide=guide_legend(reverse=TRUE))+
  xlab("平成")


dat2 <-read.csv("~/Desktop/自殺者推移原因別.csv")
dat2 <-dat2[,order(dat2[9,],decreasing = TRUE)]
dat2_2 <-gather(dat2,原因,自殺者数,-平成)

ggplot(dat2_2,aes(x=平成,y=自殺者数,colour=原因))+
  geom_point()+
  geom_line(size=1)+
  scale_y_continuous(labels = comma)

関連エントリ

abrahamcow.hatenablog.com