2024年の世界が注目するビッグイベント、米国大統領選挙の支持率を見てみよう - Rコーディングによる可視化
アメリカの大統領選挙の支持率、どこまで信じることができるのでしょうか？ 予測はまちまちであり、競合州では一歩も譲らない接戦が繰り広げられています。 この熱い選挙で誰が勝者になるのか気になりますよね？ ここでは、全国および競合州別の世論調査の支持率を一緒に見ながら、Rコードでデータを視覚化する方法も紹介します。 アメリカの大統領選挙システムの全体像と一緒に、現在の支持率の状況を理解できるように準備しましたので、最後までご注目ください！
米国大統領選挙の構造：なぜ選挙が重要なのか？
アメリカの大統領選挙は選挙人団投票という方式で、単純な全国得票率で大統領を選出するわけではありません。 50の州とワシントンD.C.にはそれぞれ選挙人団が割り当てられており、各州の人口規模によって選挙人団の数が異なります。例えば、カリフォルニア州は最も多い55人の選挙人団を、ワイオミング州はわずか3人の選挙人団を保有しています。 各州で多数票を獲得した候補者がその州のすべての選挙人団を取る方式(勝者独占制)をほとんど採用しています。
このシステムは、大きな州だけでなく、「競合州」と呼ばれる特定の州の結果が非常に重要である理由を説明してくれます。 競合銘柄は選挙で頻繁に変動する主なもので、今回の選挙では ウィスコンシン州、ネバダ州、ペンシルベニア州等がここに属しています。 全体 選挙人数のうち270人を確保すれば大統領に当選。されるので、このような週の投票結果が選挙の行方を大きく左右します。
参考までに、今回の選挙の7つの競合州の選挙人数は以下の通りです。 これらの競合州の選挙人数を合わせると合計93人で、大統領当選に必要な270人の選挙人数のうち、重要な比重を占めています。
| 競合銘柄 | 選挙人数(人) |
| ウィスコンシン州 | 10 |
| ネバダ | 6 |
| ペンシルベニア州 | 19 |
| ミシガン州 | 15 |
| ノースカロライナ州 | 16 |
| ジョージア州 | 16 |
| アリゾナ州 | 11 |
接戦の支持率：トランプvs.ハリス、接戦の真実
競合州では、各候補の支持率が非常に微妙に揺れ動いています。 例えば、ウィスコンシン州ではハリスが0.2%優勢、ネバダ州ではトランプが0.2%優勢です。 各州の状況をまとめると以下のようになります。 このデータは 選挙分析サイト 538からの引用です。
| 競合銘柄 | 優勢候補 | 支持率格差(%p) |
| ウィスコンシン州 | ハリス | 0.2 |
| ネバダ | トランプ | 0.2 |
| ペンシルベニア州 | トランプ | 0.3 |
| ミシガン州 | ハリス | 0.4 |
| ノースカロライナ州 | トランプ | 1.3 |
| ジョージア州 | トランプ | 1.5 |
| アリゾナ州 | トランプ | 1.8 |
世論調査の誤差と現実の違い、何を信じるべきか？
世論調査には常に一定の誤差が存在します。 特にアメリカの大統領選挙の支持率では、競合州の誤差範囲が平均3.4%pと推定されています。 これを視覚的に理解しやすいように、Rコードを使ってデータを視覚化してみます。
Rコードで米国大統領選挙の支持率格差を可視化する
今回は、Rコードを使用して競合州の世論調査データを視覚化してみます。 このコードは、各競合州ごとに支持率格差と誤差範囲を一目で見ることができます。
#必要なパッケージを読み込む
library(ggplot2)
#データの準備
data 0)) + ggplot(data, aes(x = State, y = Margin, fill = Margin > 0))
geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", color = "black", width = 0.7) +
geom_errorbar(aes(ymin = Margin - Poll_Error, ymax = Margin + Poll_Error), width = 0.2) + geom_errorbar(aes(ymin = Margin - Poll_Error, ymax = Margin + Poll_Error))
scale_fill_manual(values = c("red", "blue"), labels = c("Trump優勢", "Harris 優勢")) +
labs(title = "競合州の世論調査の格差と誤差範囲"、
x = "州(State)", y = "支持率格差(%)") + labs(
theme_minimal() + + theme_minimal()
theme(legend.position = "top") + guides(fill = guide_legend.position = "top") + + guides_minimal()
guides(fill = guide_legend(title = "優勢な候補"))ライン別コード説明
- パッケージの読み込み： ggplot2パッケージを呼び出します。 このパッケージはRでデータを可視化する際に最もよく使われます。
- データ準備: 競争州の名前と支持率格差、そして世論調査の誤差を含むデータを生成します。
- 基本的なグラフ構造設定: ggplot()を使ってx軸を状態(State)、y軸を支持率格差に設定し、棒の色を候補者の優位性によって区別します。
- 棒グラフの追加: geom_bar()で棒を描き、候補者別の支持率差を表示します。fill = Margin > 0でハリス優勢は青、トランプ優勢は赤で表示します。
- 誤差範囲追加：geom_errorbar()で各競合州の世論調査の誤差範囲を追加して、実際の結果の変動性を反映します。
- 色設定：scale_fill_manual()を使用して、トランプとハリスに優勢な色を指定します。
- ラベルとタイトル追加: labs()でグラフのタイトルと軸のラベルを設定して理解度を高めます。
- テーマ設定：theme_minimal()で綺麗な背景を設定し、凡例の位置を上部に調整します。
なぜ世論調査は信用できないのか：過去のデータからの教訓
世論調査は重要な情報源ですが、実際の選挙結果とはかなり異なることがあります。 代表的な例が2016年と2020年のアメリカ大統領選挙です。2016年の大統領選挙では、世論調査はほとんどヒラリー・クリントンの勝利を予測していましたが、最終的にドナルド・トランプが勝利しました。 競合州で特に大きな誤差がありました。 世論調査はトランプのコア支持層（低学歴の白人労働者など）を十分に反映しておらず、予想以上に多くの支持を得たのです。
2020年も同様で、ジョー・バイデンが勝つという予測は的中しましたが、競合州の得票差は予想以上に狭く、この時もシャイトランプ（世論調査に表れないトランプ支持者）現象が現れたという評価もあります。世論調査は結局はサンプルに基づいているため、特定の集団が過小あるいは過大に反映されるリスクが存在します。
また、世論調査の方式が電話調査からオンライン調査に変わりつつあるため、調査参加方法による回答率や信頼性に差が生じることがあります。 特に政治的な傾向が強い人が積極的に参加する傾向が大きく、中立的な有権者の意見が反映されない場合があります。
今回の2024年大統領選挙でもこのような誤差が繰り返される可能性があるため、米国大統領選挙の支持率を見る際には、単純な数値ではなく、傾向としてアプローチすることが必要です。
まとめ：誰が勝つのか？ 世論調査だけでは予測できない！
結論として、今回の2024年の米国大統領選挙は、過去最高の接戦が予想されます。世論調査は興味深いヒントを与えてくれますが、それ以上の変数を考慮する必要があります。 今回の記事を通じて、米国大統領選挙の支持率について少し理解できたと思いますので、一緒に結果に注目してみましょう！
