問題点のつづきのような話として、分別の仕方の問題点がリサイクル率を下げている?という問いかけがあります。 各町内のゴミ出し場では、分別の管理は徹底されています。 特にペットボトルは透明なので、異物が入っていると目立ちますよね。 自販機の横のゴミ箱やサービスステーション、コンビニなどに設置されているゴミ箱はどうでしょうか? 自治体が回収する分別ゴミよりも、マナーを守る人は少なくなっているはずです ペットボトルの中にタバコの吸殻が入っていたり、ゴミが入っていたりします。 そうしたことは、ほんとうにリサイクル率を下げているのでしょうか? 「PETボトルリサイクル推進協議会」の統計データ、「日米欧のリサイクル状況比較」によると、日本は、 2017年の回収率92. 2% 、2017年の リサイクル率84. 8% となっています。 日本の回収率もリサイクル率も低くはありません。 米国の数字を見ると、回収率29. 2%、リサイクル率20. 9%ですからね。 参考ページ 過去9年間と比べると、日本のリサイクル率のほうは大きな変動はありません。 一方で、回収率は2012年から高くなっています。 回収率 2009年:77. 4% 2010年:72. ペットボトル リサイクル 何になる. 2% 2011年:79. 6% 2012年:90. 5% 2013年:91. 3% 東日本大震災がきっかけになったのでしょうか。 回収率に限っては「意識」で変わるのかもしれませんね。 ペットボトルのリサイクル!簡単な方法を押さえておこう ペットボトルのリサイクル方法は、「流れ」ということで説明をしておきますね。 私たちの生活圏で分別した「ペットボトル」は、自治体が回収。 ぺちゃんこにします。(ペール梱包) ↓ リサイクル工場では、市町村から引き取ったPETボトルを選別。 (色がついているもの、異物を手作業で除く) 細かく砕きます。 洗浄。 利用メーカーに出荷。 フレーク状態から糸や綿に! 衣料品や卵パックなどに再生。 まとめ テレビニュースを見ていると、「ペットボトルのゴミは山積みになっている」と報道されることがあります。 日本はペットボトルの回収率もリサイクル率も高いのですが、「消費」も止まらないからだそうです。 「ペットボトルに頼りすぎ」なのかもしれません。 そうした中で、「プラスチックのストロー廃止」が出てきました。 これからも、いろいろと廃止になるものが増えると予想されます。
PETボトルリサイクル推進協議会の調査によると、2016年度のペットボトルの リサイクル率は、83. 9% とのこと。 ここ10年ほどの調査結果を見てみても、 リサイクル率は80%台 と、まずまずの高さではないでしょうか。 資源ゴミとして出さず、リメイクしてほかの用途に使われている場合もあるでしょうし、もしかしたら、しょうゆなどの調味料の容器がペットボトルであることに気がついていない人もいるかもしれません。 ゴミを出すときには、しっかりペットボトルマークを確認したいですね。 ペットボトルリサイクルの問題点!無駄や無意味な意見の理由は?
ど~なる?こ~なる!リサイクル 03 PETボトル編 - YouTube
日本のコカ・コーラシステム (*1) では、使用済みPETボトルを新品のPETボトルに生まれ変わらせる、「ボトルtoボトル」リサイクルに力を入れています。これには、飲み残しや異物混入のないきれいなPETボトルを回収することが求められますが、街の回収ボックスでは、PETボトル以外のごみが捨てられてしまったりと、リサイクルの弊害になってしまう事例が後を立たないのが現状。こうした問題を解決するための第一歩として、まずは日本コカ・コーラの社内で「ボトルtoボトル」リサイクルを徹底しようという動きが生まれ、新機能を搭載した空容器回収ボックスが、2月20日より社内に設置されました。従来の回収ボックスから何が進化したのか? そして、このマシーンにより、どのような変化が期待されるのでしょうか?
さて、このように何度もリサイクルが可能なペットボトルですが、残念ながらリサイクルが可能なのは本体だけです。同じくプラスチック製のキャップは色がついているものが多いうえに材質もいろいろありますから、リサイクルが難しいといわれてきました。ですから、ペットボトルのキャップは燃えないゴミとして、別に処分されてきたのです。それではもったいないということで、ペットボトルのキャップを集めて発展途上国の子どもへワクチンを送ろうと始まったのが「エコキャップ活動」になります。手軽に始められるボランティアということで、小学校や幼稚園でも盛んに行われるようになりました。 テレビなどでも取り上げられたため、エコキャップ活動は全国に広まったのです。この運動の母体となっているのが、NPO団体である、エコキャップ推進協会。しかし、2013年9月以降にキャップを売却した利益をワクチン代として寄付していなかったことが明らかになりました。 この問題は今も解決していません。また、キャップ1キロの売却額がわずか10円にしかならないことから、「エコキャップ活動」は効率が悪すぎるのではないか? という疑問の声も上がっています。 ペットボトルのキャップはあまりリサイクルする価値がないんですね。 はい。そのため、活動は終息に向かっています。 5.ペットボトルをリサイクルする際の注意点は?
ペットボトルを捨てる際は、 キャップとボトルを分別した捨て方がルール化されています。 最近では街中にあるゴミ箱にも、 ペットボトル用のキャップを入れる場所が設置されています。 では、家庭ゴミでの捨て方はどうしょう? ペットボトルのキャップは何に分類されるのでしょうか? クイズで学ぼう！！PETボトル リサイクル - YouTube. 家庭ゴミで出す場合、 ペットボトルのキャップは容器包装プラスチックに分類されます。 キャップについているリングも、 外せる場合はキャップと同じく容器包装プラスチックに分類し、 外せない場合は無理せずボトルと一緒に捨ててもいいです。 ・ペットボトルのキャップを外す理由 ペットボトルのキャップを外して、 ボトルと別で捨てるには理由があります。 ペットボトルのキャップは、 キャップ回収事業者団体に回収されたあと、 リサイクル資源として売られます。 そして、その売却益は、 世界の子どもに使用されるワクチンへと変わるそうです。 ・ペットボトルのラベルを剥がす理由 ペットボトルはリサイクルされ再商品化されますが、 ボトルとラベルに使われている素材が違うため、 一緒に捨ててしまうと異物として混じってしまいます。 今まで、はがすことは義務とされていなかったのですが、 推奨され始めた理由は、 リサイクルの質をあげるために、 飲料メーカーが簡単にラベルをはがせるように努力したためです。 ペットボトルの捨て方としてラベルをはがすことは、 公益社団法人日本容器包装リサイクル協会からの、 お願いでもあるため、忘れずに処理しましょう。 ・汚れを取って、中身が残らないようにしよう! ペットボトルの中に異物が混入していると、 選別処理の過程で、 作業員の怪我に繋がったり、 再商品化作業を行う機械がダメージを受ける可能性があります。 また、ジュースなどの飲み残しがあると、 集積場や保管場所での悪臭発生や、 糖分を求めに虫や小動物が集まってくるという、 衛生問題に繋がるので、奇麗に洗って捨てましょう。 キャップやラベルは、 自治体によって外さなくて良い自治体もあります。 自治体のルールをしっかりチェックしましょう。 ペットボトルはリサイクルされて何になる?
対応のないデータの場合 前述したような,身長・体重の平均値を文学部,社会学部,理学部で比較した,というケースです. まず,「エクセル」だけで分析すると,エクセルには多重比較機能がありませんから,手計算による補正方法を記述することになります. 平均値の比較は, F検定をおこない等分散性を確認し, 対応のないt検定を用いた.多重比較にはボンフェローニ補正を行なった. 統計処理ソフトを用いている場合は,以下の記述です. 平均値の比較は,対応のない一元配置分散分析により有意性を確認したのち, 多重比較にはTukey法を用いた. その他,二元配置分散分析の書き方とか交互作用のこととか知りたい人がいるかもしれません. しかし,これについては複雑になってくるので紙面を変えて説明します. ※いつか記事を書いたらここにリンク先を入れます. (4)相関関係の書き方 「相関関係」「相関係数」と簡単に言いますが,一般的に使われるそれは「ピアソン(Pearson)の積率相関係数」のことを指します. なので,エクセルで「PEARSON関数」「CORREL関数」を使って算出した相関関係は,「ピアソンの積率相関係数」と記述しましょう. ■ エクセルでの簡単統計(相関関係) 記述例としてはこうなります. 測定データの変数間の相関関係は,ピアソンの積率相関係数を用いて分析した. これでOKです. いろいろと出回っている研究論文での書かれ方は,もっと違ったものになります. 身長と体重の相関関係の分析には,ピアソンの積率相関係数を用いた. 回帰分析と相関分析は、どのように使い分けたらよいですか？ | エディテージ・インサイト. といった感じ. 意味するところがわかるのであれば,自分なりにアレンジしてください. なお,エクセル以外の統計処理ソフトを使って,「スピアマンの順位相関係数」や「ケンドールの順位相関係数」を使っている場合は,そのように記述してください. (5)カイ二乗検定の書き方 期待値と実測値の差を示すカイ二乗検定は,分析したい「差」の期待値についてきちんと書いておかないと意味不明な統計処理になってしまいます. 複雑な分析をする場合には,そのあたりのことは事前に理解しておいてください. ただ,一般的にカイ二乗検定を使う場合は, ■ アンケートだけで卒論・修論を乗り切るためのエクセルχ二乗検定 で紹介しているようなケースであることがほとんどです. 特に複雑な分析でなければ, 項目間の比較には,カイ二乗検定を用いた.
比較対象によっては,対応のある/ないt検定を混ぜて書く論文もあります. 例えば, 介入前後の平均値の比較には,対応のあるt検定を用いた.文学部と社会学部の比較には, F検定により等分散性の有無を確認したのち,対応のないt検定を用いた . といった記述になります. なお,統計処理としてSPSSという統計処理ソフトを用いている場合は,F検定ではなく「バートレット検定」です. ソフトによって等分散性の検定に使っている統計手法が異なるので,出力データを注意深く確認してください. ■ あまり知られていないt検定 で紹介した「1サンプルのt検定」の場合は, 測定したデータの平均値を「◯◯基準値」と比較するため,1サンプルのt検定を用いた. 「1サンプルのt検定を用いた.」で納得してくれない先生の場合は, の数式を本文中に表示すればOKです. つまり, 測定したデータの平均値を「◯◯基準値」と比較するため,1サンプルのt検定(式◯)を用いてt値を求め,有意性を検定した. と書いて上記の式を書くのです. (3)多重比較の書き方 多重比較の場合は,使った統計処理ソフトによっていろいろ違いが出てくるのですが,シンプルに書けば以下のようになります. 対応のあるデータの場合 同じ対象を3時点以上測って,それぞれの平均値を比較した場合です. 平均値の比較には対応のないt検定を用いた.多重比較にはボンフェローニ補正を行なった. 簡単に書けばこんな感じ. ライアンの方法を使ったのなら「多重比較にはライアンの方法を行なった」と書き,Tukey法を使ったのなら「多重比較にはTukey法を行なった」と書きます. 参考までに,手計算による多重比較の方法はこちらを見てください. CiNii Articles - 判別分析を用いた臨床実習成績の分析. ■ Excelで多重比較まとめ ■ ExcelでTukey法による多重比較 一方,統計処理ソフトを用いている場合は,以下の記述でOKです. 平均値の比較は,対応のある一元配置分散分析により有意性を確認したのち, 多重比較にはTukey法を用いた. 「でも私は,3群以上の分散分析だけでなく,2群間でのt検定もやってるんで,t検定の説明も加えたほうがいいですか」 という人がいますが,分散分析を2群間で行なったp値と,t検定のp値は同じ結果を示します.そういうものなので省略しても大丈夫です. 指導教員に言われたり,書きたい人は書いてもいいけど.
1%(0. 001)未満が「 *** 」,1%(0. 01)未満が「 ** 」,5%(0. 05)未満が「 * 」とする。 満足度と愛情との間の相関係数(0. 562)の有意確率は「0」と表示されている→「***」になる。 相関係数の右側のセルに「***」と入力する( 半角文字で入力すること )。 満足度と収入との間の相関係数(0. 349),愛情と収入の相関係数(0. 367)の有意確率はともに「0」なので,相関係数の右側のセルに「***」と入力する。 夫婦平等と満足度および収入との間の相関係数(—0. 155,0. 153)の有意確率は0. 分散分析の記述について〜F( )内の数字の意味〜 - フリーランス臨床心理士になるまでの軌跡. 06…となっている.5%を超えているので,有意とは言えない.ただし,論文によっては「有意傾向」として「†」(ダガー)の記号をつけて表記することもある(今回はやめておこう)。 再び,不要な行を削除していこう。 有意確率(両側)のある4つの行,Pearsonの~のある列を削除する. SPSSで出力される相関表は,対角線の右上と左下が同じ数値になっている.
Abstract 青年期の親子関係は, 親離れ子離れの時期であり, 変動の時期である。本研究においては, 母との関係に焦点を当て, 青年の認知する「母の子に対する態度・行動」と「子の母に対する態度・行動」の構造分析を行った。また構造方程式モデリング(Structural Equation Modeling)を適用し, 男女の 2集団の同時分析により, 両者の関連について検討した。 Journal TAISEI GAKUIN UNIVERSITY BULLETIN TAISEI GAKUIN UNIVERSITY
6+0. 25Xとなった。回帰直線の勾配はゼロよりも有意に大きく、薬物血中濃度は体重増加に伴って上昇する傾向がみられた(勾配=0. 25、95%信頼区間=0. 19~0. 31、t 451 =8. 3、P<0. 001、r 2 =0. 67)。 ここで、 ・Yは薬物血中濃度(mg/dL)である。 ・12. 6はY切片である。 ・Xは体重(kg)である。 ・0. 25は回帰直線の勾配あるいは回帰係数、ベータの重みである。 体重が1kg増加するごとに、薬物血中濃度が0. 25mg/dL上昇することを意味している。 ・0. 31は、回帰直線の勾配の95%信頼区間である。 同じ集団のデータを用いて100回研究を行った場合に、95回の研究は回帰直線の勾配が0. 31の範囲内になると予想できる。 ・t 451 =8. 3は、「自由度451」のt統計量の値である。 P値を決定するための中間ステップの数値である。 ・P<0. 001は、xとyの間に関係がないという仮定のもとで、直線の勾配がゼロ(平坦な水平線)とはならない確率である。 ・r 2 は決定係数であり、薬物血中濃度のばらつきの67%が患者の体重との関係で説明されうることを意味している。 線形重回帰分析 Multiple Linear Regression Analysis 線形重回帰分析は、線形単回帰分析と似ていますが、2つ以上の既知の(説明)変数から、ある未知の(反応)変数の値を予測するため、グラフで表すことはできません。また、予測因子が2つ以上存在するため、重回帰モデルを構築するプロセスでのステップがいくつか増えます。 以下に、X 1 ~X 4 の4つの変数がある線形重回帰モデルの例を示します。各変数の前の数字は、回帰係数またはベータの重みであり、Xの単位あたりの変化に対してYの値がどの程度変化するのかを表しています。 Y=12. 25X 1 +13X 2 -2X 3 +0. 9X 4 重回帰モデルを構築する際の最初のステップは、それぞれの予測変数とアウトカム変数との関係を1つずつ特定することです。この解析は、第2の変数が関与しないことから「未調整」解析と呼ばれます。また、この解析では、1回の解析で可能性のある予測因子を1つだけ比較することから「単変量解析」と呼ばれたり、1回に1つの予測変数と1つのアウトカム変数を比較する(つまり変数は2つとなる)ことから「2変量解析」とも呼ばれます。これら3つの用語はすべて正しいものですが、同じ論文で3つの用語すべてを目にすることもあります。 アウトカム変数と有意に関係がある予測変数は、最終的に重回帰モデルへの組み入れが考慮されることから「候補変数」と呼ばれます。アウトカム変数と関連する可能性がある予測変数を確実に特定するため、統計学的な有意水準を0.
003786 と求められました。 $p$ 値 = 0. 003786 $<$ 有意水準 $\alpha$ = 0. 05 なので、帰無仮説$H_0$ は棄却されます。 すなわち、男性の身長と足のサイズの間には、有意な相関が存在するといえます。 また、相関係数は 0. 849023 と強い相関が認められるため、身長が大きくなると足のサイズも大きくなると判断されます。 また、女性についても同様に無相関検定を行います。 $p$ 値は 0. 095784 と求められました。 $p$ 値 = 0. 095784 $>$ 有意水準 $\alpha$ = 0. 05 なので、帰無仮説$H_0$ は棄却されません。 先ほど求めた女性の身長と足のサイズの相関係数は有意ではないということになりました。 実際はここから、今回のデータでは、身長は高くても足のサイズは大きくない女性もいたり、 データにばらつきがあったために有意ではないという結果になったと考えられる、などと考察を進めていきます。 一般に、標本数が少ないほど、有意な相関は認めにくくなります。 論文では以下のような形になります。 男性の身長と足のサイズの相関(n = 9) 女性の身長と足のサイズの相関(n = 11) 上の表は、男性、女性それぞれの身長と足のサイズについての平均および標準偏差を示したものである。 また、上図はその散布図である。 男性については相関係数 $r$ = 0. 840923 であり、t検定を行ったところ有意であった( p $<$ 0. 05)。 よって、男性では身長が大きくなると足のサイズが大きくなるといえる。 女性については相関係数 $r$ = 0. 52698 であり、t検定を行ったところ有意ではなかった( p $>$ 0. 05)。 よって、この女性の集団からは身長が大きくなると足のサイズが大きくなるとはいえない。 課題 1 次の表は、あるクラスの生徒 10 名を対象に行った家庭のCD数と音楽の試験結果(得点)の調査をまとめた表です。 CD数と音楽の得点には相関関係が見られるでしょうか。 相関係数を求め、無相関検定をし、相関関係を考察してください。 表 3: CD数(枚)と音楽の得点(点) CD数(枚)と音楽の得点(点)