｢幸福度の50%は遺伝､10%は環境で決まる｣では残り40%は…心理学の研究が明かす驚きの"幸福度の円グラフ" 裕福さ､器量､健康､結婚は実はあまり関係ない
幸せな生活をずっと続けるにはどうすればよいのか。米国カリフォルニア大学リバーサイド校の心理学教授であるソニア・リュボミアスキーさんは「幸福になるための最大の鍵は『私たちの日々の意図的な行動』にある。『非常に幸福な人々』と『不幸な人々』を比較し、実験を行なったところ、『最も幸福な人々の考え方や行動パターン』がわかった」という――。 ※本稿は、ソニア・リュボミアスキー『新装版 幸せがずっと続く12の行動習慣』（日本実業出版社）の一部を再編集したものです。 「ポジティブ心理学」の研究者と話し合ってわかったこと 2001年1月、私はメキシコにある「アクマル」という、カンクンから車で2時間ほどの静かで美しいリゾート地へ旅しました。そこは暖かなそよ風が吹く場所で、「パラパ」と呼ばれるヤシ葺き屋根の小屋に6人ほどが集まりました。「ポジティブ心理学」という、当時はまだかたちになり始めたばかりの分野の研究者
世の中には様々なデータや統計があふれており、それらを視覚的に示す「グラフ」を見かけることも増えました。 仕事や学校でグラフを作成する人も少なくないでしょう。 そして、よく見かけるグラフの1つに「円グラフ」があります。 しかし、円グラフに対して否定的な意見を持っている人は少なくないようです。 オーストラリアのクイーンズランド工科大学（QUT）統計学部に所属するエイドリアン・バーネット氏は、「数学が苦手な人は数字を避けるが、数学が得意な人の多くは円グラフを避ける」と述べています。 世間で円グラフが多用されているにも関わらず、統計学者や専門家、数学が得意な人のほとんどは円グラフを使わないというのです。 それはどうしてなのでしょうか？ バーネット氏の主張から円グラフのメリットとデメリットを考えてみましょう。
｢幸福度の50%は遺伝､10%は環境で決まる｣では残り40%は…心理学の研究が明かす驚きの"幸福度の円グラフ" 裕福さ､器量､健康､結婚は実はあまり関係ない (4ページ目)
｢幸福度の50%は遺伝､10%は環境で決まる｣では残り40%は…心理学の研究が明かす驚きの"幸福度の円グラフ" 裕福さ､器量､健康､結婚は実はあまり関係ない 可能性は40％の「意図的な行動」にある ここで、またさきほどの円グラフに戻ってみましょう。例の映画館にいた100人全員が一卵性双生児で、誰もがそっくり同じ生活環境にあったとしても、幸福度にはなおも違いがあるでしょうか？ その質問には、次のように答えられます。「遺伝的に決定される性格や生活面でのさまざまな環境を考慮に入れても、幸福度における40％の違いがまだ残る」と。では、この「40％」をつくりあげているものとは何でしょうか？ 遺伝子や、環境のほかに、重要なものが1つ残っています。それは私たちの「行動」です。つまり、幸福になるための最大の鍵は「私たちの日々の意図的な行動」にあるのです。遺伝子の性質を変えること（不可能ですが）にあるのでは
データ表示に円グラフを使うのは避けるべきという主張、その理由とは？
全体における割合を示す時、円グラフがよく用いられます。しかし、クイーンズランド技術大学の統計学者であるアドリアン・バーネット教授と研究員のヴィクター・オグオマ氏は「データの表示には円グラフを使うべきではない」と主張し、その理由を解説しています。 Here's why you should (almost) never use a pie chart for your data https://theconversation.com/heres-why-you-should-almost-never-use-a-pie-chart-for-your-data-214576 円グラフは、円を扇形に分割し、その中心角で割合を示すグラフです。完全な円(360度)が100％で、180度であれば50％、36度であれば10％になります。日本の義務教育だと円グラフの読み方は小学5年生の時に習うので、ほとん
円グラフを描画する関数 以下に示す関数plot_frequency_pie_chartsでは、複数のデータフレームと列名を引数として受け取り、それぞれのデータフレームに対して指定された列の値の頻度に基づいた円グラフを描画します。 def plot_frequency_pie_charts(dataframes, column, titles, figsize=(8, 7)): fig, axs = plt.subplots(nrows=len(dataframes), ncols=1, figsize=figsize) axs = axs.flatten() for i, (df, title) in enumerate(zip(dataframes, titles)): counts = df[column].value_counts().to_dict() _ = axs[i].pie
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統計学者や数学が得意な人ほど「円グラフの使用は避ける」その理由とは？ - ナゾロジー
Pythonでデータフレームの列の値を基に円グラフを描画し、特定の部分を強調表示する - Qiita