```{r setup, echo=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
                      message = FALSE,
                      warning = FALSE)
```

# 3.1 戦時における民間人の被害を測定する

---

## アフガニスタンでの世論調査

* **背景**: 2001年以来の紛争下にあるアフガニスタンで、民間人の被害実態を調査。
* **目的**: 
    * 戦闘員（ISAF: 国際治安支援部隊、および反政府勢力：タリバン）による直接的な被害を測定する。
    * 被害が人々の政治的態度にどう影響するかを分析する。
* **データ**: 2010〜2011年に実施された全国的な対面調査データ (`afghan.csv`)。

# 3.1.1 データの読み込みと基本統計量

---

## afghan データの読み込み (1)

* アフガニスタンの調査データをRに読み込みます。

\scriptsize
```{r}
# 1. ローカルに保存したafghanデータの読み込み（推奨）
afghan <- read.csv("afghan.csv")

# （参考）URLから直接読み込むことも可能
# afghan <- read.csv("https://ayumu-tanaka.github.io/QSS/QSS_Data/afghan.csv")

# 2. データの次元（行数と列数）を確認
# 2,754人の回答、10個の変数
dim(afghan)
```
\normalsize

---

## 回答者の基本属性の確認 (2)

* `summary()` 関数を使って、年齢や教育年数、収入などの分布を素早く把握します。

\scriptsize
```{r}
# 1. 年齢 (age) の要約
summary(afghan$age)

# 2. 教育年数 (educ.years) の要約
summary(afghan$educ.years)

# 3. 収入 (income) の要約
summary(afghan$income)
```
\normalsize

# 3.1.2 カテゴリ変数の集計

---

## 被害経験のクロス集計

* ISAF による被害経験とタリバンによる被害経験を同時に集計します。

\scriptsize
```{r}
# 1. table() で2変数のクロス集計を行う
# 1 = 被害あり, 0 = 被害なし
victim.tab <- table(ISAF = afghan$violent.exp.ISAF, 
                    Taliban = afghan$violent.exp.taliban)

# 2. prop.table() で割合（比率）に変換
prop.table(victim.tab)
```
\normalsize

* **解釈**: 両者から被害を受けた人、どちらか一方から受けた人、どちらからも受けていない人の割合がわかる。

# 3.1.3 まとめ

---

## このセクションのまとめ

* **測定の重要性**: 直接観察が困難な紛争地の被害実態を、大規模な調査データから数値化する。
* **データの理解**: 
    * 数値変数の要約 (`summary()`) により、中央値や平均、欠損値の有無を確認できる。
    * カテゴリ変数の集計 (`table()`, `prop.table()`) により、グループ間の関係を把握できる。
* **Rの操作**: 
    * `read.csv()` による読み込み。
    * `dim()` や `summary()` によるデータ構造の把握。
    * `table()` と `prop.table()` を組み合わせた比率の算出。
