总和生育率的定义和计算：用 R 进行趋势可视化分析

합계출산율 뜻 포스트 대표 이미지

最近，它经常出现在新闻和文章中，但您可能并不清楚它的含义和重要性。 总和生育率的含义是 可育妇女一生预期生育的平均子女数这不仅仅是一个统计数据，更是我们社会未来的一个重要指标。

在本文章中，您将了解粗生育率的含义，使用 R 代码计算粗生育率，并使用给定数据创建一个时髦的可视化图表。 您可以自己分析数据，查看粗生育率随时间的变化情况。请注意，数据是以 国家统计局人口普查从

总和生育率是什么意思？

总和生育率是根据特定年份的活产数和育龄妇女人数计算得出的指标，是衡量一个国家人口增长或减少的重要指标。

为了便于理解，我们以计算总和生育率为例。

1. 如何计算总和生育率

  • 总和生育率是指 出生人数至 育龄妇女（15-49 岁）人数根据数值除以
  • 不过，这不仅仅是一年的数据，而是某个年龄段的妇女一生中预计要生的孩子数量。 估计儿童人数的平均值。

2. 简单示例

例如，在一年的时间里，平均有 假设您有 1.5 个孩子开始吧

总和生育率=（活产数量）/（可生育妇女数量）=150,000/100,000=1.5

因此，该年的总和生育率为 1.5例如

3. 用真实数据举例

  • 如果在某一年 250 000 名育龄妇女和 30 万新生儿万一呢？
    • 总和生育率的计算方法如下 总和生育率 = 300 000 / 250 000 = 1.2
    • 这一数值是指某一年育龄妇女中有一个或多个孩子的平均人数。 1.2 儿童是指

总和生育率的含义

2.1 或更高的综合生育率是指可以通过以下方式维持的世代数 替代生育率这就是为什么这些数据可以用来预测一个国家的人口结构和未来。

합계출산율의 의미 그림

在 R 中直观显示总和生育率

现在，让我们利用给定的数据，用 R 代码对总和生育率进行分析和可视化。

# 检查并安装所需软件包
如果 (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
如果 (!require(ggrepel)) install.packages("ggrepel")
if (!require(scales)) install.packages("scales")

# 加载所需的库
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(scales)

# 创建数据
年份 <- 2000:2023
tfr <- c(1.480, 1.309, 1.178, 1.191, 1.164, 1.085, 1.132, 1.259, 1.192, 1.149、
         1.226, 1.244, 1.297, 1.187, 1.205, 1.239, 1.172, 1.052, 0.977, 0.918,
         0.837, 0.808, 0.778, 0.720)

# 创建数据帧
tfr_df <- data.frame(Year = year, TFR = tfr)

# 创建可视化
ggplot(tfr_df, aes(x = Year, y = TFR)) +
  geom_line(color = "#3366CC", size = 1.2) +
  geom_point(color = "#CC3366", size = 4, alpha = 0.7) +
  geom_text_repel(aes(label = sprintf("%.3f", TFR))、
                  size = 3, color = "#333333"、
                  box.padding = 0.5, point.padding = 0.5、
                  min.segment.length = 0, force = 2、
                  direction = "y"，hjust = "left"，nudge_x = 0.5) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(2000, 2023, by = 5)) +
  scale_y_continuous(limits = c(0, 1.6)、
                     breaks = seq(0, 1.6, by = 0.2)、
                     labels = label_number(accuracy = 0.1)) +
  labs(
    title = "韩国总和生育率（2000-2023 年）"、
    subtitle = "趋势显示多年来总和生育率显著下降"、
    x = "年份"、
    y = "总和生育率"、
    caption = "来源：韩国统计局（KOSTAT）"。
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold")、
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 12, color = "#666666")、
    axis.title = element_text（size = 12）、
    axis.text = element_text（size = 10）、
    panel.grid.minor = element_blank()、
    panel.grid.major = element_line(color = "#EEEEEEEE")
  )

R 的总生育率趋势

将数据可视化后，我们可以看到，本世纪初的总和生育率约为 1.4，但一直在稳步下降，到 2023 年降至 0.721。 2013 年以来的急剧下降尤其显示了下降的严重性。

组织起来

现在，您不仅知道了它的含义，还知道了如何使用数据进行计算并将其可视化。 数据具有强大的叙事能力，使用 R 代码，您也可以将与您息息相关的数据可视化，并获得新的见解！

出生率下降不仅仅是一个数字，而是一个直接关系到我们社会未来的关键问题。通过数据分析和可视化，我们可以认识到问题的严重性，并为有效的政策制定做出贡献。这是一个需要持续关注和研究的领域。

顺便提一句，如果您对 2025 年的预计生育率感到好奇，请查看 韩国的生育率会在十年后反弹吗？韩国国会预算和政策办公室对 2025 年的预测 (feat. Python) 看看这篇文章！

# 代码解释：逐行解释

# 检查并安装所需软件包
如果 (!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
如果 (!require(ggrepel)) install.packages("ggrepel")
if (!require(scales)) install.packages("scales")

如果未安装所需软件包，则会自动安装。

# 加载所需库函数
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(scales)

加载所需的库。

# 创建数据
年份 <- 2000:2023
tfr <- c(1.480, 1.309, 1.178, 1.191, 1.164, 1.085, 1.132, 1.259, 1.192, 1.149、
         1.226, 1.244, 1.297, 1.187, 1.205, 1.239, 1.172, 1.052, 0.977, 0.918,
         0.837, 0.808, 0.778, 0.720)

创建一个年份和总和生育率数据向量。

# 创建数据帧
tfr_df <- data.frame(Year = year, TFR = tfr)

创建一个包含年份和总和生育率数据的数据框。

# 创建可视化
ggplot(tfr_df, aes(x = Year, y = TFR)) +

创建一个 ggplot 对象，将 x 轴设置为年份，y 轴设置为总生育率。

  geom_line(color = "#3366CC", size = 1.2) +

蓝线显示了多年来总和生育率的变化趋势。

  geom_point(color = "#CC3366", size = 4, alpha = 0.7) +

红点表示每年的总和生育率。

  geom_text_repel(aes(label = sprintf("%.3f", TFR))、
                  size = 3, color = "#333333"、
                  box.padding = 0.5, point.padding = 0.5、
                  min.segment.length = 0, force = 2、
                  direction = "y"，hjust = "left"，nudge_x = 0.5) +

为每个数据点添加 TFR 值作为标签，调整标签以避免重叠。

  scale_x_continuous(breaks = seq(2000, 2023, by = 5)) +

将 x 轴的刻度设为 5 年间隔。

  scale_y_continuous(limits = c(0, 1.6)、
                     breaks = seq(0, 1.6, by = 0.2)、
                     labels = label_number(accuracy = 0.1)) +

设置 Y 轴的范围、刻度间隔和小数显示。

  labs(
    title = "韩国的总和生育率（2000-2023 年）"、
    subtitle = "趋势显示多年来明显下降"、
    x = "年份"、
    y = "总和生育率"、
    caption = "来源：韩国统计局（KOSTAT）"。
  ) +

设置图表的标题、副标题、坐标轴名称和来源。

  theme_minimal() +

采用简约主题。

  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold")、
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 12, color = "#666666")、
    axis.title = element_text（size = 12）、
    axis.text = element_text（size = 10）、
    panel.grid.minor = element_blank()、
    panel.grid.major = element_line(color = "#EEEEEEEE")
  )

调整图表的详细样式。指定标题和副标题的位置和样式、坐标轴文本的大小、网格线的样式等。

该代码有效直观地展示了韩国总和生育率的变化，清楚地显示了每个数据点的值。

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