研究問題與動機描述
出生率跟薪資所得的關係．之所以想要研究這主題是j我們想知道人有閒錢的時候是不是就想做一些促進生育率的事情， 大家都知道，臺灣年輕人不願生、或不敢生的主因是怕「養不起」。但還有許多其他的因素造成出生率的變化﹐因此我們做了這個主題來探討。
資料讀取
#讀取資料
load("../data/camp.Rdata")資料視覺化
df %>% group_by(year,縣市名稱) %>%
summarize_if(is.numeric,mean) %>%
ggplot(aes(year,薪資淨所得,color=縣市名稱))+geom_line(size=1)
圖示意涵闡述:我們由圖片發現台灣各縣市的薪資有略微的提升,而其中又以薪資所得較高的縣市 增長較快。
df %>% group_by(year,縣市名稱) %>%
summarize_if(is.numeric,mean) %>%
ggplot(aes(year,粗出生率,color=縣市名稱))+geom_line(size=1)
圖示意涵闡述:由此圖我們發現原本粗出生育率較高的縣市，隨著年份所產生的起伏較大。
df %>% group_by(縣市名稱) %>%
summarize(薪資淨所得=mean(薪資淨所得),粗出生率=mean(粗出生率)) ->df1
ggplot(df1,aes(薪資淨所得,粗出生率,colour=縣市名稱))+geom_point(size = 3)
圖示意涵闡述:由此圖可以發現出生率與薪資淨所得大致上成正相關, 很顯然的,在圖上生育率大於千分之九的縣市薪資淨所得也相對較高。
df1 %>% arrange(desc(薪資淨所得)) %>% head(22) %>% as.data.frame()## 縣市名稱 薪資淨所得 粗出生率
## 1 臺北市 1403581.4 10.241175
## 2 新竹市 843016.3 11.518042
## 3 桃園市 659273.6 9.676083
## 4 新北市 603045.5 8.547175
## 5 新竹縣 576475.5 9.033008
## 6 金門縣 556568.3 10.661739
## 7 臺中市 546438.4 9.011344
## 8 高雄市 410011.3 7.296658
## 9 嘉義市 395963.4 7.441769
## 10 基隆市 343601.8 5.602011
## 11 臺南市 308203.7 7.205677
## 12 苗栗縣 266690.7 8.780078
## 13 彰化縣 210824.0 9.459372
## 14 宜蘭縣 210491.2 7.873354
## 15 花蓮縣 197472.5 7.604855
## 16 南投縣 175531.4 6.907499
## 17 屏東縣 158939.1 6.446178
## 18 雲林縣 156026.6 6.956038
## 19 澎湖縣 131202.7 9.436168
## 20 臺東縣 128899.3 7.589553
## 21 嘉義縣 119788.6 5.870500
## 22 連江縣 113018.7 12.462614圖示意涵闡述:此列表告訴我們薪資較高的縣市，在生育率的表現也較優異，更高。