Aさんは，金曜日は雨ばかりだとこぼしている。本当に特定の曜日に雨が多いのか。
そこで，気象庁の過去の気象データ・ダウンロードから曜日ごとの雨量を調べてみた。
「地点を選ぶ」で「東京」，「項目を選ぶ」で「日別値」「降水量の日合計」，「期間を選ぶ」で2000年1月1日から2021年12月31日まで，「表示オプションを選ぶ」で「日付に曜日を表示」と設定した。
CSVファイルをダウンロードすると，次のような data.csv というファイルが得られた。
ダウンロードした時刻：2022/05/17 11:01:59 ,,東京,東京,東京,東京 年月日,曜日,降水量の合計(mm),降水量の合計(mm),降水量の合計(mm),降水量の合計(mm) ,,,現象なし情報,品質情報,均質番号 2000/1/1,土,0,1,8,1 2000/1/2,日,0.0,0,8,1 2000/1/3,月,0.5,0,8,1 （中略） 2021/12/30,木,0.0,0,8,1 2021/12/31,金,0,1,8,1
これをRで読む：
df = read.csv("data.csv", fileEncoding="CP932", header=FALSE, skip=5)
曜日（df$V2）ごとの降水量（df$V3）の違いを検定してみる：
oneway.test(df$V3 ~ df$V2)
p 値は 0.1982 となり，統計的に有意な違いはない。
箱ひげ図を描いてみる。
boxplot(df$V3 ~ df$V2, ylim=c(0, 7))
では曜日順に並ばないので，
w = factor(df$V2, c("月", "火", "水", "木", "金", "土", "日"))
boxplot(df$V3 ~ w, ylim=c(0, 7))
のようにする。どの曜日も中央値は 0 である。
平均値を比べるには
a = aggregate(df$V3, list(w), mean) barplot(a[,2], names.arg=a[,1])
とする。95%信頼区間のエラーバーを付けてみよう：
ci = aggregate(df$V3, list(w), function(x) t.test(x)$conf.int)
par(mgp=c(2,0.8,0))
plot(a[,2], pch=16, ylim=range(ci[,2]), xlab="曜日", ylab="降水量 (mm)", xaxt="n")
axis(1, at=1:7, labels=c("月","火","水","木","金","土","日"))
arrows(1:7, ci[,2][,1], 1:7, ci[,2][,2], length=0.05, angle=90, code=3)
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