さまざまな暮らしに役立つ情報をお届けします。 帰宅後の鍵の閉め忘れをなくす対策~変な人が家に入らないために~ 説明 帰宅後に鍵を閉めることを忘れて、後々開けっ放しなことに気づいたという経験はないでしょうか?鍵の閉め忘れは空き巣などの犯罪に遭うリスクがあります。そのため、対策をとって鍵の閉め忘れをなくせると安心です。今回は帰宅後に鍵を閉め忘れないようにする対策を紹介します。 帰宅後に鍵を閉め忘れてしまうとどんな危険がある? 鍵を閉め忘れることで、人の侵入を許してしまい、犯罪に巻き込まれる恐れがあります。 ここではまず、鍵を閉め忘れるとどんな危険があるのかについてご紹介します。 空き巣は「鍵が開いている家に侵入する」 空き巣がどんな方法で住宅に侵入するかご存知でしょうか?
最近の犯罪は、 " 性別に関わらず、被害に遭う場所や手口、やり方がずいぶんと変わってきた! " とメディアが報じており、その内容で特に注目されるのが、帰宅途中で被害に遭うより、室内で被害を受ける割合が多くなってきている!というものです。 犯罪は今まで帰り道などで狙われることが多いと認識されていましたが、最近は部屋の中で襲われる確率が高くなってきていることをご存知でしたか? うっかり女性"に多い無施錠被害~その再発防止方法! この報道の前に、最近の事件を振り返ってみると様々な犯罪が報道されています。 その中でも多く取り沙汰されるのが女性被害がらみの犯罪! 今月4日、千葉で発生した女性乱暴事件や東京・大田区のマンションで発生した"女性の部屋への忍び込み" はたまた8日には、和歌山市で女性が帰宅したら、見知らぬ男性が自分の部屋でシャワーを浴びていて110番通報されています。 千葉の犯罪は別として、多くの女性が被害に遭ってしまうその原因が何か分かりますか?実はこれ・・・その大半が自分が犯した"無施錠"で被害に遭っているのです。 自業自得では済まされない! "自分でなんとかしなきゃ"です。 女性の一人暮らしに多い"うっかり無施錠"~その心理は? 千葉の事件を除いたこの2件に共通することは、 "うっかり事件" "無施錠" ・・・つまり " 鍵の掛け忘れ! 帰宅後、よく家の鍵を閉め忘れますがどうしたら閉め忘れなくなるのでしょうか？ よいアドバイスをお願いします。 - 教えて！ 住まいの先生 - Yahoo!不動産. " が引き起こしたものです。 「空き巣」に入られる一番の原因は、"鍵の掛け忘れ"が非常に多く、実に「空き巣被害」の45%はこの無施錠によるものです。 特に女性の場合、年齢に関わらず " 私は大丈夫・私の家も大丈夫! " との考えを持つ方が多く、無防備、無関心の傾向が強いと言われています。 その傾向もあってか、実際に被害に遭っている性別を見ると、男性より女性の方が圧倒的に多く、一人暮らしの女性の1/3~1/4は、アラフォー世代(30~40代)が占めています。 "うっかり"が引き起こす、想像もできない犯罪を未然に防ぐ方法はどこにあるのでしょうか。注意ポイントは? 本音を言えば"そりゃ~ありますよ! "と頭では分かっていても、実際に行動できていないのですから、何の対策もできていないのと同じことですよね。 まずは"うっかり性格"を直すこと、"物忘れ癖"を見つめ直すことから始めて、再発防止に努める行動をとることが先決です。 うっかり女性を改める!うっかり行動を少なくする方法!
ありがとうごさいました。 お礼日時:2004/02/21 23:56 No. 5 回答者: kobalt 回答日時: 2004/02/21 01:23 #4です。 > 外出するときのカギの掛け忘れはしないんですよ(^-^; > 問題なのは在宅時。 ああ、そうなんですか(^^; 私は習慣づいているので、ドアを閉めたと同時に鍵をかけますね。 家族が忘れていると、鍵の向きで閉まっているか開いているか わかるので、チェックしたりします。 今は少しの時間でも、怖いですからね。(物騒) > kobaltさんは一人暮らしの時はどうしていましたか? > きちんとカギを掛けていましたか? かけていましたね。実家から一人暮らしをしたので、習慣は なかったのですが・・・ やはり自分の部屋を守らなきゃ・・・という思いがあったので しょうかね。あまり覚えていないのですが、私は出たあとにしか 「あれ? これで不安は解消！誰でも簡単に鍵の閉め忘れを防止できる５つの対策 | ホームセキュリティ紹介所. 閉めたっけ?」と思うことがないので・・・ 習慣ですよね。靴を脱いでそろえる時に鍵をチラッと確認する くせをつけるといいかもしれません。 もちろん、その時に閉めるのではなく、あくまでもっ確認ですが。 0 習慣づけるまでがホント大変ですよね(^-^; 確かに『自分の部屋を守らなきゃ・・・』と言う感覚は大切ですね。 私も在宅時は1歳の娘と一緒なので、家と娘を守るつもりでがんばります(^-^ ありがとうございました お礼日時:2004/02/21 23:49 No. 4 回答日時: 2004/02/21 00:33 私も子供の頃は、鍵を持っていなかったこともありますし、いつも 家には祖母がいたので、鍵をかける習慣がなかったですね。 一人暮らしも経験し、今は普通に鍵をかけていますが、忘れ防止に なるかわかりませんが、私の場合は玄関を出る時に鍵を手に持って 鍵をかけて出かけます。 鍵が手元にあれば忘れないような気がしますが、どうでしょう? 鍵を手に持つこと自体、忘れちゃいますかね(^^; 鍵のかけ忘れというか「あれ? かけたっけ?」ということは 慣れでよくあるのですが、かけたら必ずドアを開けてみて、開かないか チェックするなど、1つ記憶に残るような行動をしておくと 「あっ、ドアを開けようとして開かなかったから、鍵は閉めたね」 と思えるかもしれません。 カギ、この時期はたいていコートのポケットに入りっ放しかも・・・。 そうですね、手に持つ様に、カギは別の所に置いておく方がいいのかも知れませんね。 玄関にカギを収納しておく場所でも作ろうかしら・・・。 (それだと余計に忘れてしまうかな?)
質問日時: 2004/02/20 23:56 回答数: 6 件 みなさんは自宅にいるとき、きちんとカギを掛けていますか? 私は育った環境が、いつもカギが開いていて、学校から帰るとそのまま玄関から入り、中から母親が迎えてくれるような家庭でした。 結婚し、都内のマンションに住んでいますが、オートロックとは言え、何かと物騒な世の中ですから、在宅時も必ずカギを掛ける様にしないと危険だと、夫から言われました。 しかし、長年染みついてしまった習慣から、時々カギの掛け忘れをしてしまいます。 今のところ危険な目に遭ってはいませんが、もう2度と忘れないようにしたいのです。 今の住まいは賃貸のため、カギを加工(自動で閉まる様にするなど)することは出来ません。 絶対忘れない良い方法やアドバイスがありましたら、よろしくお願いします。 No.
*【コールセンターのデータ分析 超入門】 分析を始める前に グラフは見やすくかつ美しく! (前編・折れ線グラフの作り方) グラフは見やすくかつ美しく! (後編・棒グラフの作り方) *【コールセンターのデータ分析 実践】 簡単で発見の多い分析:相関分析 優先課題を絞り込む:パレート分析 ピボットテーブルを使いこなして分析スピードアップ ヒストグラムを使って改善ポイントの早期発見
名義尺度」「2. 順序尺度」は、間隔に意味がない数値なので、クロス表を作成することは問題ありませんが、散布図を作成すべきではありません。なぜならば、X軸とY軸の間隔が意味のないものになってしまうからです。 一方で、「3. 間隔尺度」「4. 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回：相関分析 | ビッグデータマガジン. 比尺度」は、間隔に意味がある数値なので、クロス表・散布図のいずれを作成しても問題がありません。 なお、性格検査やアンケートでよく用いられる「あてはまる/どちらかといえばあてはまる/どちらともいえない/どちらかといえばあてはまらない/あてはまらない」という選択肢を用いる方法は、「リッカート法」といわれ、「あてはまる=5点/どちらかといえばあてはまる=4点/どちらともいえない=3点/どちらかといえばあてはまらない=2点/あてはまらない=1点」のように、数値化して分析に用いられることがあります。 主に心理学では、このとき、「1と2の差」「2と3の差」「3と4の差」「4と5の差」は等間隔とみなし、「3. 間隔尺度」として用いることが少なくありません。それによって、集団の平均値などが扱えるようになっているのです。 データの関係性を数値で表す「相関係数」 尺度水準によって、データの関係性を分析する方法も変わってきます。今回は、Excelでも簡単に分析することができる、2つの変数の関係性を示す「相関係数」についてご紹介します。 実は、相関係数にはいくつかの種類があるのですが、「月間の残業時間と売り上げの関係」「年齢と年収の関係」など、「3. 比尺度」に対して一般的に用いられるのは、「ピアソンの積率相関係数」というものです。Excelであれば、分析ツールやcorrelという関数を使うことで求めることができます。ちなみに、ピアソンの積率相関係数は「1. 順序尺度」に対しては利用できません。 以降では、簡便化のために、ピアソンの積率相関係数のことを「相関係数」とします。 この相関係数は、-1~1の間の値をとります。絶対値が1に近いほど、2つの変数の関係性が強いことを示します。相関係数の大きさと散布図の関係を示すと、図表4のようになります。 相関係数は、「一方が大きくなれば、他方も大きくなる」場合はプラスの値になります。逆に、「一方が大きくなれば、他方が小さくなる」場合はマイナスの値になります。 また、2つの変数の関係が直線に近いほど絶対値の大きな値をとり、ばらばらになるほどゼロに近い絶対値の小さな値をとります。 散布図を観察するだけでは、「なんとなく大きい」「なんとなく小さい」としか読み解けなかった2つの変数の関係性が、相関係数を利用することで定量化することができるので、相関係数は非常に便利な値です。 しかし、相関係数には特有の癖があるので、それに注意が必要です。 今回は、2つの注意点をご紹介します。 「極端な値」に注意 1つ目の注意点は、「相関係数は、極端な値(以下、外れ値)の影響を受ける」ということです。図表5をご覧ください。 図表5は30個のデータからなる散布図ですが、実は「A.
相関係数=0. 1」と「B. 3」は、赤色で囲った1つの値だけが異なるデータなのです。この1つの外れ値によって、相関係数が異なってしまうことが確認できます。なお、他の29個の変数だけを用いて相関係数を求めると、0.
相関係数とは?
相関係数をググる(Googleで検索する)と、以下のような数式に出くわします。 はい、もう意味が分かりませんね。(笑) せっかくなので、この数式の意味を理解しておきましょう。 数式を分解して見ていきます。まず分子に注目してください。 これは、各データの座標(xi,yi)から、データ全体の平均値の座標(X,Y)をそれぞれx軸・y軸について引いたものを掛け合わせています。この計算結果(代表値)を【共分散】と呼びます。 次の図1は、【共分散】がどのような振る舞いをするのかを示しています。 図1 【共分散】の振る舞い ここで、とても大事なことが分かります。 この(xi – X)(yi – Y)の計算結果の"符号"を見てもらうと、第Ⅰ・第Ⅲ象限にあるデータは符号が+(正・プラス)になり、第Ⅱ・第Ⅳ象限にあるデータは-(負・マイナス)になりますよね?
6と =27. 9です。 これらの値を使うと、相関係数は と計算できます。この結果から、参加匹数と競技時間の間には非常に強い相関があることが分かります。 2つのデータの間に強い正の相関があるほど相関係数は1に近づきます。逆に、強い負の相関があるほど相関係数は-1に近づきます。また、相関が弱い場合には相関係数は0に近づきます。
分散の単位は、それぞれのデータ(と平均値との差)を2乗しているため、もとのデータの次元と異なります。 これを合わせるために のように正の平方根をとります。 これを 標準偏差 といい、 などで表します。 データの分析の公式 については、以下の記事にまとめました。 ▲センター試験頻出のデータの分析の公式 2.共分散・相関係数とは?