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国土数値情報の二次医療圏テーブルの文字化けを解決する

　前回の記事（国土数値情報の令和2年の医療圏データの文字化けが直っていた）では国土数値情報の医療圏データで四苦八苦した様子を掲載した．今回は二次医療圏テーブルの文字化けの解決を試みる．

　熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは日最高気温と熱中症搬送人員との相関関係を可視化した．今回は熱中症搬送人員を重症度別に日最高気温との相関関係を可視化する．

　熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは最高気温と搬送人員との相関関係を解析した．今回は水蒸気圧と搬送人員との関係を可視化し，閾値を求めた．重症度別の搬送人員についての検討は日平均蒸気圧と熱中症の重症度別搬送人員との関連を調べるに記述した．

　最高気温と熱中症の搬送人数との間に相関関係はあるだろうか．熱中症で救急搬送された人数は総務省の消防庁のサイトにある．これと気象庁のデータを結合してみた．

　Excelのピボットテーブルでクロス集計から統計解析まででも書いたが，統計解析の醍醐味は多変量解析にある．単変量解析では変数間の交絡の可能性が否定できず，重要なポイントを見落とすことがある．

　統計の専門家ではないので完全に我流の方法であるが，多変量解析における変数選択の参考になるかと思い，記しておく．

　過去に査読者とのやり取りの中で，変数選択の方法をかなり具体的に指示され，その通りにしないと通さないぞという言外の圧力を感じたことがある．

　その時は違和感を感じつつもその通りにしたら通ったのだが，どうにもその違和感がずっと残っていた．いわく，単変量解析で有意になった変数のみを組み合わせて多変量解析に持ち込む，という手法だったのだが，本当にそれで良かったのだろうか？