接種率とコロナ

以下は2022-08-12の一連のツイートをまとめたものである。データは2022-08-13朝に再取得し、人口密度などのデータは2020年国勢調査に統一したので、ツイートとは若干異なるかもしれない。

札幌医科大学のゲノム医科学部門に人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移【世界・国別】という便利なページがある。その下に【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移、【都道府県別】新型コロナウイルスワクチン接種率の推移などがあり、最新データをダウンロードできる（ちょっとわかりづらい）。

とりあえず「都道府県別人口100万人あたりの感染者数_[令和2年10月国勢調査]_2022-08-12.csv」、「都道府県別ワクチン追加接種率（3回目，全人口に対するパーセント）_[令和2年10月国勢調査]_2022-08-11.csv」をダウンロードした。CSVファイル（文字コードはUTF-8）であるが、不要な行も入っているので、都道府県データだけを切り出す：

egrep '^....?,[0-9.]*$' 都道府県別人口100万人あたりの*.csv > df1.csv
egrep '^....?,[0-9.]*$' 都道府県別ワクチン追加接種率*.csv > df2.csv

これ以降はPythonで処理する。データを読み込み、マージして、散布図を描く：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("df1.csv", names=["都道府県", "人口あたり感染者数"])
df2 = pd.read_csv("df2.csv", names=["都道府県", "接種率"])
df = pd.merge(df1, df2)

plt.plot("接種率", "人口あたり感染者数", "o", data=df)
for i, r in df.iterrows():
    plt.text(r[2], r[1], r[0])
plt.xlabel("ワクチン追加接種率（3回目）")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数")
plt.savefig('220813a.svg', bbox_inches="tight")
df.corr()  # 相関係数 -0.859

他の要因も見るために、e-Statの2020年国勢調査の都道府県・市区町村別データを使う。Excelファイル（major_results_2020.xlsx）をダウンロードし、全国・都道府県データだけにして、PythonやRで使いやすいようにしたものを、census2020.csvとして置いておく。ちょっと手抜きで、元のExcelファイルのO列以降は列名を省略している。

census = pd.read_csv("https://okumuralab.org/~okumura/python/data/census2020.csv")
df = pd.merge(df, census)

例えば人口密度を横軸にとってみよう：

plt.plot("人口密度", "人口あたり感染者数", "o", data=df)
plt.xscale("log")
for i, r in df[["人口密度", "人口あたり感染者数", "都道府県"]].iterrows():
    plt.text(r[0], r[1], r[2])
plt.xlabel("人口密度")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数")
plt.savefig('220813b.svg', bbox_inches="tight")
df[["人口密度", "人口あたり感染者数"]].corr()  # 相関係数 0.522

平均年齢：

plt.plot("平均年齢", "人口あたり感染者数", "o", data=df)
for i, r in df[["平均年齢", "人口あたり感染者数", "都道府県"]].iterrows():
    plt.text(r[0], r[1], r[2])
plt.xlabel("平均年齢")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数")
plt.savefig('220813c.svg', bbox_inches="tight")
df[["平均年齢", "人口あたり感染者数"]].corr()  # 相関係数 -0.763

人口密度より可住地人口密度のほうが適切というご指摘をいただいた。e-Statで社会・人口統計体系 / 都道府県データ / 社会生活統計指標のDBによると、2019年度の可住地面積1km²当たり人口密度は次の通りである（都道府県番号順）：

可住地人口密度 = [234.7, 385.8, 330.4, 730.9, 301.5, 373.7, 437.7,
    719.4, 648.4, 852, 2843.7, 1761, 9792.9, 6252.6, 490.1, 566.5, 817.6,
    712.9, 849.8, 635.2, 898.6, 1325.4, 2527.1, 864.9, 1081.7, 2200.5,
    6619.7, 1964.1, 1554.6, 829.5, 617.2, 518.9, 851.8, 1213.3, 795.6,
    720.6, 950.7, 800.3, 600.2, 1848.3, 610.2, 792.2, 625.1, 630.9, 580,
    483.6, 1242.9]

plt.plot(可住地人口密度, df["人口あたり感染者数"], "o")
plt.xscale("log")
for i, r in df[["人口あたり感染者数", "都道府県"]].iterrows():
    plt.text(可住地人口密度[i], r[0], r[1])
plt.xlabel("可住地人口密度")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数")
plt.savefig('220813d.svg', bbox_inches="tight")
df[["人口あたり感染者数"]].assign(x=可住地人口密度).corr()  # 相関係数 0.530

ちなみにワクチン接種が進む前の2021-02-28の時点：

x20210228 = [3654.4327, 659.1361, 457.6493, 1574.286, 280.3538,
    508.4141, 1062.1051, 2007.3184, 2117.2741, 2321.6837, 3995.635,
    4212.4408, 7949.8311, 4860.6, 490.6254, 874.5533, 1634.3996,
    710.6876, 1159.2965, 1154.2907, 2332.7953, 1415.0053, 3428.7427,
    1428.0437, 1745.1772, 3515.3973, 5332.0525, 3287.8305, 2535.348,
    1260.5898, 379.4676, 423.1694, 1315.377, 1794.8339, 1029.761,
    628.1625, 792.4281, 796.3495, 1278.3304, 3517.0881, 1302.6193,
    1228.3617, 1980.6696, 1150.5074, 1820.3475, 1108.7633, 5583.0403]

plt.plot(可住地人口密度, x20210228, "o")
plt.xscale("log")
for i, r in df[["都道府県"]].iterrows():
    plt.text(可住地人口密度[i], x20210228[i], r[0])
plt.xlabel("可住地人口密度")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数（2021-02-28まで）")
plt.savefig('220813e.svg', bbox_inches="tight")
pd.DataFrame({"x":可住地人口密度, "y":x20210228}).corr()  # 相関係数 0.816

都道府県ごとの可住地人口密度と人口100万人あたりの感染者数（2021-02-28まで）

NHKの2021年度末都道府県別推計世帯支払率：

NHK = [70.4, 92.5, 94.6, 84.4, 97.9, 93.5, 87.6, 84.3, 85.7, 83.8,
       81.6, 81.7, 67.3, 78.5, 94.9, 91.9, 84.8, 88.5, 83.3, 87.2, 89.4,
       86.1, 81.9, 84.9, 82.4, 76.2, 65.2, 76.4, 79.4, 82.0, 92.9, 94.3,
       84.8, 86.1, 91.1, 83.6, 84.5, 83.4, 82.9, 73.9, 84.1, 87.3, 81.2,
       79.7, 82.9, 84.0, 49.5]

plt.plot(NHK, df["人口あたり感染者数"], "o")
for i, r in df[["人口あたり感染者数", "都道府県"]].iterrows():
    plt.text(NHK[i], r[0], r[1])
plt.xlabel("NHK世帯支払率")
plt.ylabel("人口100万人あたりの感染者数")
plt.savefig('220813f.svg', bbox_inches="tight")
df[["人口あたり感染者数"]].assign(NHK=NHK).corr()  # 相関係数 -0.890

参考→ 疑似相関

TODO: 新型コロナワクチンの接種状況の下の方からリンクされているオープンデータ都道府県別累積接種回数サマリー（CSV）から計算するほうがよかったかもしれない。都道府県別の感染者数は NHKのデータが早いかもしれない。その方向で見直そう。