Transcript 気温と犯罪の関係

気温と犯罪の関係
法学部法律学科3年8組3番
＊＊ ＊＊
はじめに

気温と人間の行動


人間の行動や生活は自然環境から強く影響を受けて
いる。人間が犯罪に走る要因はさまざまだと思うが、
ここで気温に限定して考えたいと思う。
気温が高い場合



戸外での活動が活発になって犯罪も増えるのではないか。
戸外での集団生活の機会が増えもめごとも増えるのではな
いか。
戸外での格好が薄着になり性犯罪が増えるのではないか 。
仮説



仮説①「気温が上がると暴力犯罪が増える」
仮説②「気温が上がると性犯罪が増える」
仮説③「気温が上がると財産犯罪が増える」
検証に用いたデータ

東京（2002～2004年）


気象庁の統計から気温（日平均気温の月平均値）
警視庁の統計から犯罪の認知件数（月別）
※犯罪の種類を暴力犯、性犯罪、財産犯に分類した。その際、複
合的要素を含んでいる強盗強姦などは数にいれなかった。また
強盗は財産犯に含めた。
すべての変量の個別的検証
（1）気温
30
ﾋｽﾄｸﾞ ﾗﾑ
度
数
8
25
6
20
4
15
2
10
平均値 =16.686
標準偏差 =7.3005
N =36
0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
5
30.0
東京の日平均気温の月平均値（ ℃）
平均値16.686 標準偏差7.3005 最小値5.5 最大値28.5 中央値16.950
東京の日平均気温の月平均値（ ℃）
すべての変量の個別的検証
（2）暴力犯の認知件数
800
ﾋｽﾄｸﾞ ﾗﾑ
8
700
6
600
度
数
4
500
2
平均値 =601.19
標準偏差 =93.444
N =36
0
400
500
600
700
400
800
暴力犯の認知件数（ 件）
平均値601.19 標準偏差93.444 最小値457 最大値777 中央値598
暴力犯の認知件数（ 件）
すべての変量の個別的検証
（3）性犯罪の認知件数
250
ﾋｽﾄｸﾞ ﾗﾑ
12
200
10
8
度
数
150
6
4
100
2
平均値 =155.36
標準偏差 =38.663
N =36
0
100
150
200
250
性犯罪の認知件数（ 件）
平均値155.36 標準偏差38.663 最小値94 最大値243 中央値153.00
性犯罪の認知件数（ 件）
すべての変量の個別的検証
（4）財産犯の認知件数
30,000
ﾋｽﾄｸﾞ ﾗﾑ
11
28,000
23
14
12
26,000
10
24,000
度
数
8
6
22,000
4
20,000
2
平均値 =23252.22
標準偏差 =2113.321
N =36
0
18000
20000
22000
24000
26000
28000
25
18,000
30000
財産犯の認知件数（ 件）
平均値23252.22 標準偏差2113.321 最小値18585 最大値28621 中央値23320.0
財産犯の認知件数（ 件）
仮説①「気温が上がると暴力犯罪が増
える」の検証
800
相関係数
暴
力
犯
の
認
知
件
数
東京の日平
均気温の月 暴力犯の認
平均値（℃） 知件数（件）
東京の日平均気温の月 Pearson の相関係数
1
.468**
平均値（℃）
有意確率 (両側)
.004
平方和と積和
1865.423
11179.797
共分散
53.298
319.423
N
36
36
暴力犯の認知件数（件） Pearson の相関係数
.468**
1
有意確率 (両側)
.004
平方和と積和
11179.797 305609.639
共分散
319.423
8731.704
N
36
36
**. 相関係数は 1% 水準で有意 (両側) です。
700
600
（
件
）
500
400
5.0
10.0
15.0
20.0
東京の日平均気温の月平均値（ ℃）
25.0
30.0
仮説①の回帰直線




暴
力
犯
の
認
知
件
数
（
件
）




700











600








 




5.0



500

10. 0
15. 0
線型回帰
20. 0
25. 0
東 京の 日 平均 気温 の 月 平均 値（℃ ）
y=5.993x+501.192の回
帰直線が引ける。寄与率
21.9％と見た目のまま低
い。
F値の有意確率が0.004
と0.05以下なので5％有
意水準で帰無仮説を棄
却できる。よって、仮説①
は成立する。
仮説②「気温が上がると性犯罪が増え
る」の検証
250
相関係数
性
犯
罪
の
認
知
件
数
東京の日平
均気温の月 性犯罪の認
平均値（℃） 知件数（件）
東京の日平均気温の月 Pearson の相関係数
1
.624**
平均値（℃）
有意確率 (両側)
.000
平方和と積和
1865.423
6168.581
共分散
53.298
176.245
N
36
36
性犯罪の認知件数（件） Pearson の相関係数
.624**
1
有意確率 (両側)
.000
平方和と積和
6168.581
52320.306
共分散
176.245
1494.866
N
36
36
**. 相関係数は 1% 水準で有意 (両側) です。
200
150
（
件
）
100
5.0
10.0
15.0
20.0
東京の日平均気温の月平均値（ ℃）
25.0
30.0
仮説②の回帰直線


線型回帰
240

性
犯
罪
の
認
知
件
数
（
件
）



200











160












120



 

5.0
10. 0
15. 0
20. 0
25. 0
東 京の 日 平均 気温 の 月 平均 値（℃ ）

y=3.307x+100.183の回
帰直線が引ける。寄与率
が39.0％とそれなりに回
帰直線の近くに全体の
データが散らばってい
る。
F値の有意確率が0.000
と0.05以下なので5％有
意水準で帰無仮説を棄
却できる。よって、仮説②
は成立する。
仮説③「気温が上がると財産犯罪が増
える」の検証
30000
相関係数
28000
財
産
犯
の
認
知
件
数
（
東京の日平
均気温の月
平均値（℃）
東京の日平均気温の月 Pearson の相関係数
1
平均値（℃）
有意確率 (両側)
平方和と積和
1865.423
共分散
53.298
N
36
財産犯の認知件数（件） Pearson の相関係数
.421*
有意確率 (両側)
.010
平方和と積和
227497.711
共分散
6499.935
N
36
*. 相関係数は 5% 水準で有意 (両側) です。
26000
24000
22000
件
）
20000
18000
5.0
10.0
15.0
20.0
東京の日平均気温の月平均値（ ℃）
25.0
30.0
財産犯の認
知件数（件）
.421*
.010
227497.711
6499.935
36
1
156314436.2
4466126.749
36
仮説③の回帰直線


線型回帰

27500
財
産
犯 25000
の
認
知
件 22500
数
（
件
）







 
















20000





5.0
10. 0
15. 0
20. 0
25. 0
東 京の 日 平均 気温 の 月 平均 値（℃ ）
y=121.955x+21217.267
の回帰直線が引ける。寄
与率が0.177とかなり低
いが、見た目では回帰直
線にデータがそれなりに
集まっているように思え
る。
F値の有意確率が0.010
と0.05以下なので5％有
意水準で帰無仮説を棄
却できる。よって、仮説③
は成立する。
結論と課題

結論


仮説①、②、③のすべてが成立した。犯罪学の仮説と
して季節変動が犯罪に影響を与えるというものが存
在するが、気温に限定して考えても大丈夫そうであ
る。
課題


認知件数の問題
地球温暖化と犯罪減少の矛盾