公的統計の「子どもと教育」に関する指標を 22 本あつめて、都道府県コードで1枚の表に結合しました。そのうえで、指標のあらゆる組み合わせについて相関を **231 組すべて計算**し、r・標本数・95% 信頼区間・スピアマンの順位相関・p 値を全組に付けています。 ■ 入っているもの（すべて実測値） ・pref_joined.csv　47 行 × 22 列（1 行 1 都道府県） ・COLUMNS.csv　　 全列の意味・時点・指標コード・統計コード・出典・作り方 ・child.sqlite　 同じ内容の SQLite。標準ライブラリでそのまま開けます ・correlations_all.csv　231 組ぜんぶ。r・n・95%CI・ρ・p・**総人口を統制した偏相関**・機械的な組の印 ・report.html　　 画像を全部埋め込んだ単一 HTML。開くだけで読めます。通信はしません ・BUILD_META.json　作った日・指標数・組数・落とした指標の実測 ・LICENSE.txt ■ 結合した指標（22 本） ・小学校数（可住地面積100k㎡当たり）　（時点 2024FY00） ・中学校数（可住地面積100k㎡当たり）　（時点 2024FY00） ・高等学校数（可住地面積100k㎡当たり）　（時点 2024FY00） ・児童福祉費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・小学校費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・中学校費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・高等学校費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・特別支援学校費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・幼稚園費（市町村財政）　（時点 2022FY00） ・公立幼稚園割合　（時点 2024FY00） ・公立高等学校割合　（時点 2024FY00） ・小学校教員割合（女）　（時点 2024FY00） ・中学校教員割合（女）　（時点 2024FY00） ・幼稚園在園者数（教員1人当たり）　（時点 2024FY00） ・公立幼稚園在園者比率　（時点 2024FY00） ・小学校児童数（1学級当たり）　（時点 2024FY00） ・中学校生徒数（1学級当たり）　（時点 2024FY00） ・高等学校生徒数（教員1人当たり）　（時点 2024FY00） ・小学校長期欠席児童比率（年度間30日以上）（児童千人当たり）　（時点 2023FY00） ・病気による小学校長期欠席児童比率（年度間30日以上）（児童千人当たり）　（時点 2023FY00） ・不登校による小学校長期欠席児童比率（年度間30日以上）（児童千人当たり）　（時点 2023FY00） ・中学校長期欠席生徒比率（年度間30日以上）（生徒千人当たり）　（時点 2023FY00） ■ 「歳入と歳出」を目玉にしないために（このキットの肝） 同じ量の言い換え同士は、中身が重なっているので必ず強く相関します（例: 歳入決算総額 と 歳出決算総額）。この手の組を **機械的に決まる組** として 16 組に自動で印を付け、目玉の結果からは外しました。表には全部残してあります。 さらに、規模の効果（大きい県ほど何でも大きくなる）を切り離すため、**総人口（総数・時点 2025CY00）を統制した偏相関** を 231 組すべてに付けています。生の r が大きくても人口統制後に消える組は、「県が大きいから両方大きかっただけ」と読めます。**この差が、生の数字には無い値打ちです。** ■ 実際に出た結果の例（本編から） ・小学校費（市町村財政） と 中学校費（市町村財政）　r = +0.994（人口統制後 +0.919） ・小学校数（可住地面積100k㎡当たり） と 中学校数（可住地面積100k㎡当たり）　r = +0.992（人口統制後 +0.973） ・中学校数（可住地面積100k㎡当たり） と 高等学校数（可住地面積100k㎡当たり）　r = +0.992（人口統制後 +0.972） ・小学校数（可住地面積100k㎡当たり） と 高等学校数（可住地面積100k㎡当たり）　r = +0.983（人口統制後 +0.937） ■ そして、何も出なかった組（これも全部載せています） ・小学校教員割合（女） と 高等学校生徒数（教員1人当たり）　r = -0.050 ・公立高等学校割合 と 中学校長期欠席生徒比率（年度間30日以上）（生徒千人当たり）　r = -0.048 ・公立幼稚園在園者比率 と 中学校長期欠席生徒比率（年度間30日以上）（生徒千人当たり）　r = +0.048 **|r| が 0.05 未満だった組が 14 組あります。全部表に残しています。** ■ 分析の掟（これを守っているから値がつきます） ・**相関を因果として書きません。** レポートに「◯◯だから◯◯になる」という文は1つもありません。あるのは「r = 0.xx（n = 47）」だけです。 ・**都合のいい組だけを見せません。** 計算した 231 組は、相関がほとんど無かった 14 組も含めて全部載せています。 ・**時点をそろえています。** 各指標について「47都道府県すべてに値がある最新の時点」を選び、原数値・確報を優先しました。どの指標がどの時点かは COLUMNS.csv と表紙に書いてあります。 ・**揃わなかった指標は落として、落としたことを書いています。**（今回 0 本） ・**数字はすべてプログラムが出した値です。** 手で書いた数字はありません。 ・**規模の効果を統制した値も併記しています。** 統制していない数字だけを見せません。 ・都道府県の相関を個人に当てはめてはいけないこと（生態学的誤謬）も明記しています。 ■ 形式 ・CSV は UTF-8・BOM 付き。Excel でダブルクリックしても文字化けしません。 ・crosskit-child_01.zip（0.42 MB） ・SQLite は Python 標準ライブラリ・DB Browser for SQLite・DBeaver などでそのまま開けます。 ■ 出典（表示は必須です） 「統計ダッシュボード」（総務省統計局） https://dashboard.e-stat.go.jp/static/api/ 利用規約 https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use 政府標準利用規約（第2.0版）に準拠し、CC BY 4.0 と互換です。商用利用可、複製・公衆送信・翻案可。出典の記載と「編集・加工を行った旨」の記載が条件です。 そのまま貼れる出典表示を LICENSE.txt に入れてあります。 ■ 使ってよい範囲 ・個人利用・商用利用のどちらも可能です。 ・改変、集計、他データとの結合、社内資料・記事・アプリ・製品への組み込み、いずれも可能です。 ・ただし、成果物を公開・配布・販売するときは、出典表示と「加工して作成した」旨の記載が必ず必要です。省略できません。 ・このキットは EmpireOS が加工したものであり、政府が作成したものではありません。 ■ 再配布について（正直に書きます） 元データは国が CC BY 互換の条件で公開している公的データです。出典表示さえ守れば第三者への再配布も規約上は認められており、こちらでそれを禁止することはできません。このキットの値打ちは、生の数字ではなく、**同じ鍵で繋いだこと・231組を無相関だったものも含めて全部出したこと・時点と出典を1列ずつ書いたこと**にあります。 ■ 注意 ・**相関は因果ではありません。** 投資・売買・経営の助言でもありません。 ・n = 47 です。標本が 47 しかない相関は、証拠としては強くありません。95% 信頼区間を全組に付けたのはそのためです。区間が 0 をまたいでいる組は「方向すら決まっていない」と読んでください。 ・人口を統制した偏相関は付けていますが、統制したのは人口だけです。面積・所得・年齢構成などの他の交絡は残っています。 ・個人が特定できるデータは扱っていません。すべて都道府県単位の集計値です。