こんばんは、蓬莱です！
初めましての方は、初めまして。おっぱいを哲学している者です。
当方、23歳神聖童貞ということで、女性のおっぱいに対して並みならぬ思いを馳せております。
率直に、揉みたい。まだ見ぬ果実を、切実に揉みしだきたいのです。ですが女性はそれを許してくれません。
そんな気持ちが爆発し、おっぱいを盛っている女性の割合を調べたり、都道府県ごとの平均おっぱい分布を作成してしまいました。僕は最低の人間です。
今回は、そんなおっぱい調査の最終章になります。おっぱいの大きさに深い関係のある要素があるかどうか、調査していきますよ！
始めに
都道府県別のトップとアンダーの差
参考記事：2018年最新のおっぱい分布。都道府県ごとに平均的な胸の大きさを示しました！
こちらは蓬莱さんが自作した図になります。先ほどのグループ分けした都道府県の図を、グラデーション形式で描写しています。
使用したデータについては、参考記事の方で詳しく記載していますので、そちらを参照するようお願いいたします。
この図で注目したいことは、やはり都道府県ごとのおっぱいの格差でしょう。
おっぱいの大きさで最下位となってしまった和歌山県は、実数値11.32cmの平均Aカップという判定を下され、大変絶壁な都道府県となっています。
対して香川県は、実数値15.60cmの平均Cカップで、ふくよかおっぱい盛り沢山の都道府県という結果になりました。
同じ日本であるにもかかわらず、こうまでもおっぱいの大きさに格差があるのは意外としか言いようがありません。
さらに注目すべきは、地方によっておっぱいの大きさに傾向があったことです。
東北地方・太平洋側の一部の地域、四国・中国地方は、色濃いピンク色を示しています。これらは総じておっぱいが大きい都道府県であり、地方でかたまっていることが分かります。
また逆も然りです。中部地方や九州にある都道府県は、比較的ピンク色が薄い傾向にあります。すなわち、比較的おっぱいが小さい都道府県も、地方でかたまっていることになります。
都道府県ごとにおっぱいの大きさが違うのは百歩譲って許せますが、おっぱいの大小が地方レベルで違っていることは、何かしらの要因があるに違いありません。
したがって今回は、その原因を解明すべく記事を進めていきたいと思います。
調査方法
統計解析に特化したプログラム言語であるR言語を用い、調査を行います。
調査方法として、おっぱいの大きさに関わりがありそうなデータを選択し、それらとの散布図を描くことで関係性を見ていきます。
その際、分かりやすいように相関係数を算出することで、定量的に関係性を見ていくことにします。
相関係数とは？
相関係数について簡単な説明をします。
相関係数（-1≦ρ≦1）は、２つのデータの関係性を示した数値です。相関係数の値が-1や1に近づくほど関係性が深く、0に近づくほど関係性が薄くなる数値になります。
とりあえず、以下の図をご覧ください。
散布図と相関係数の一例
４つの図は、ある２つのデータの散布図をとったものになります。図の右下にある数値が、相関係数です。
①～④の図を見ると、番号が増えるにしたがって点がまとまっていますね。そのまとまりから、「データAの数値が大きくなると、データBの数値も大きくなる」ことが分かります。
このまとまりを数値で表現したものが、相関係数になります。0に近づくほど関係性が薄くなり、1や-1に近づくほど関係性が高くなっていることが分かります。
なお、④の散布図の相関係数は、最大値となる1.0です。このとき、データAとデータBは「比例の関係」にあり、完全相関していることが分かります。
データの引用元：不明
実際のデータで相関のあるものを例に挙げれば、身長と体重が適切でしょう。
「身長が高くなれば体重も増えやすい」。このことは、現実世界において何となく想像がつくかと思います。
散布図を見ると、バラつきはあれどもそのような傾向が見られますね。
相関係数も0.52となり、まぁまぁの関係性が見られることが分かります。
このように、散布図を描けば、２つのデータに関係性があるかどうか調べることができます。また、相関係数を求めることで、数値による分かりやすい評価が行えます。
検証データ
それでは調査に入りましょう。
都道府県ごとのおっぱいの実測値と比較するデータは、大きく分けて３つになります。以下に列挙しましたので、ご覧ください。
- 大豆製品や肉の摂取量
- 睡眠時間
- 都会度とエロさ
おっぱいを大きくするという話において、大豆製品は必ずと言っていいほど出てきます。純粋なたんぱく質も、おっぱいの大きさには影響する可能性がありますね。
その他の睡眠時間、生活の裕福さも、１つの要因として考えることができます。
おっぱいをたくさん揉まれれば大きくなるという都市伝説もありますし、エロさに関しても１つの要因になり得るかもしれません。
これらのデータとおっぱいの実測データが大きな相関を持っていた場合、それはきっと大発見になるはずです。
なぜなら、おっぱいを大きくしやすい食事法・生活法が、ある程度明らかになるからです。
つまり、睡眠時間が長いほどおっぱいが大きい傾向が出た場合は「寝ろ」という話になりますし、大豆製品をよく食べるほどおっぱいが大きい傾向が出た場合は「食え」という話になるわけです。
何だかワクワクしてきましたね。それではお待ちかね、解析に入りましょう！
大豆製品の摂取量の相関
まずは、食品の摂取量から見ていきましょう。一番望みがありそうなのは、やはり大豆製品ですね。
大豆製品にはイソフラボンという有名な栄養素があります。このイソフラボンは、女性ホルモンの一種である「エストロゲン」と同じ分子構造を持っています。
人間の体は、女性ホルモンが分泌されると、より女性らしい身体になっていきます。この事実から、イソフラボンが女性ホルモンの役割を果たしてくれることで、おっぱいも大きくなっていくという定説になるわけです。
生鮮肉についても、純粋なたんぱく質ですから、おっぱいの大きさに起因してくるかもしれませんね。
食品について扱っていくデータセットは、以下の４つになります。
- 豆腐の消費量
- 納豆の消費量
- 油揚げ・がんもどきの消費量
- 生鮮肉の消費量
データ引用元：都道府県別統計とランキングで見る県民性
各データセットは、上記の参考サイトから取り寄せています。
引用元はブログ名の通り、都道府県ごとのあらゆるデータを収集しています。それらのデータは、総務省や厚生労働省などの政府調査のデータであることから、大変信頼のできるデータになります。
以降で扱うデータについても、断りがなければ当該サイトのデータを使用させていただいております。
それでは、結果を見てみましょう！
結果：惨敗おっぱい
食品のデータについて、おっぱいの実測値との散布図を描きました。結果は見ての通り惨敗です。
散布図の分布、相関係数の値を見ても、とても相関性は見られませんね。残念です。
ただし、この結果というのは、あくまで「食品単位」での結果になります。
イソフラボンは豆腐・納豆・がんもどき、その他の大豆製品から摂取できるため、より総合的な値で分析することが望ましいはずです。
そのため、イソフラボン摂取量の式を作成し、都道府県ごとのイソフラボン摂取量を求めました。作成した式が、下記になります。
Isofra = toufu*84 + nato/3*35.5 + abura/120*40 （mg/年）
toufu：豆腐消費量（丁/年） nato：納豆にかけた金額（円/年）
abura：油揚げとがんもどきにかけた金額（円/年）
納豆は3パック100円のものを想定し、油揚げとがんもどきは100グラム120円を想定しています。なお、それぞれの食品のイソフラボン含有量は、下記のサイトから引用させていただきました。
参考サイト：イソフラボンのチカラ – フジッコ
さて、これならどうでしょうか！？
結果：惨敗おっぱい
えぇ？ 本当に？
どうやらイソフラボンとおっぱいの大きさは、全体的に見てあまり関係がなさそうです…。何だか残念ですね。
じゃあ、無調整豆乳飲みすぎておっぱいがでかくなった僕って何なんだったんだろうか。男なのに。
睡眠時間との相関
気を取り直して、次は睡眠時間との関係性を見ていきましょう。
たくさん寝るとよく育つものです。身長を高くしたいなら、まずは睡眠とも言います。
おっぱいも身長と同じです。よく寝る子はふくよかに育ち、夜更かしばかりしている子はぺったんこ。
この定説は自分の妄想でありますが、このことが散布図に浮き彫りとなったのであれば大変嬉しいです。蓬莱さんの新しいオカズストーリーになります。
平均睡眠時間について扱うデータセットは、当然のこと１つしかありません。ここは直球勝負です。
- 都道府県ごとの平均睡眠時間
さぁ、頼む！ 目指せ、睡眠で恵体！
結果：惨敗おっぱい
これもダメみたいでした。惨敗おっぱいです。
たくさん食べてもダメ、たくさん寝てもダメ。ならばどうしろ言うのでしょう？ 清く正しい大きなおっぱいを作る王道の方法は、やはりないのでしょうか…。
都会度とエロさの相関
ここは最後の検討に運命を委ねてみましょう。最後の砦、都会度とエロさです。
「おっぱいを揉むと、大きくなる」。揉むとエッチな気持ちになり、女性ホルモンが増大するという仮説の元で生まれた都市伝説です。
きっと伝説を信じ、自分で揉みまくった人も多いはずです。彼氏に頼んで揉んでもらい、話の流れできゃっきゃウフフセ〇クスプレイを謳歌した女性もいると思います。23歳神聖童貞には、辛く妬み深い光景です。
都会度の方に関しては、正直何の根拠もありません。とりあえず分析してみましょう。
扱うデータセットは、蓬莱さんが自ら作り出した指標になります。
主成分分析という方法で作成したもので、主成分空間のPC1とPC2の座標を持ってきたものを使用していきます（分からない人は読み飛ばしてOK）。
下記の参考記事は、内容・結果とも大変よくできており、使用するに値するデータであると自負しています。
- 都道府県の都会度
- 都道府県のエッチ度
データ引用元：田舎は都会よりセックスが盛んなのか？Rの主成分分析で調べました！
さぁ、世界の変化を見せてくれ…！！
結果：惨敗おっぱい
………。
もうダメっぽいですね（投げやり）。
考察
結果として、おっぱいの大きさはすべてのデータにおいて関係性はありませんでした。おっぱいを大きくするための王道的手法は、解明できなかったことになります。
非常に残念な結果で終わりましたが、なぜこうなってしまったのかについては、実は薄々感づいています。
蓬莱さんは現実世界における、重大な事実を忘れていたのです。
都道府県がセ〇クスし合っているということを。
ここで、30歳までの人生を考えてみましょう。1人に焦点を当てると、「愛媛生まれ⇒新潟⇒東京」と移り住んでいます。違う人に焦点を当てると、「鹿児島生まれ⇒福島⇒大阪」と移り住んでいます。
なぜ土地を変えたかについては、様々な理由があると思います。多くは大学受験、就職、転職、結婚などでしょう。
同じ土地で一生を終える人なんて、かなりの少数派なのです。
上記のような状態では、いわゆる巨乳遺伝子や貧乳遺伝子を持っている女性は、様々な地域に点在することになります。
そして、結婚するパートナーに関しても、様々な組み合わせがあります。例えば、「広島⇔兵庫」、「青森⇔石川」、「沖縄⇔東京」などです。
おっぱいが遺伝で決まってくると仮定した場合、それらの遺伝子を基に、各都道府県に巨乳や貧乳が混在して生まれてくることになります。
この状況を、蓬莱さんは「都道府県同士がセ〇クスしている」と呼称しました。
こんな状況下では、大きなおっぱいばかりが集まる都道府県なんて現われやしないのです。
（※ただし、サムネイルの都道府県マップの分布ができた理由については極めて謎であるため、さらなる考察が必要です。）
さらに言えば、蓬莱さんが行ったデータセットの選び方が良くありませんでした。
おっぱいの成長というのは、子供時代（学生時代）に起きるというものです。18歳くらいになれば、成長しきったと言ってもいいはずです。
先の都道府県がセ〇クスしている状況を踏まえると、「おっぱいが大きい都道府県」という問題は、「おっぱいが大きい女性を生み出しやすい都道府県」という問題に置き換えられます。
この問題の場合、子供時代の生活に焦点を当てるべきです。
これに対し、自分が使っていたデータセットは、食品の摂取量や睡眠時間などです。決して悪いデータではありませんが、データの内訳としては子供よりも大人の方が多く占めているはずです。
おまけに、それらの大人は先ほど申し上げた通り、いろいろな都道府県から来た大人たちなのです。
おっぱいの成長が芳しい子供時代に焦点を当ててはいないのです。
こういった人口動態、データセットの選択ミスがありましたので、今回うまくいかなかったのは、ある種当然のことと言えます。
最後に
いかがでしたでしょうか。不甲斐ない結果ではありましたが、楽しんでいただけたのであれば幸いです。
よくよく考えれば今回の結果は、「おっぱいを大きくする要因や方法はない」という逆の結論を導き出すことができますね。
ただし、データセットの選択ミスがあったことを考慮すると、決して盲信してはいけない内容だとは思います。
グダグダな結論で終えてしまいましたが、当の本人は全３回に及ぶ「おっぱい論争」の幕を締められたことについて、大変満足しております。
こんなくだらない分析をやり通せたのも、ブログを見てくださった皆様の温かい眼差しのおかげだと思います。謹んで御礼申し上げます。
一応見てない人のために、第１回と第２回のリンクも貼っておきますね。
第１回：女性はおっぱいを盛るのか？適性サイズより大きいブラジャーを着けている人は〇割！！
第２回：2018年最新のおっぱい分布。都道府県ごとに平均的な胸の大きさを示しました！
蓬莱さんにはここまでの調査が限界でした。後は他の博識な方に、新しいおっぱいの雑学を増やしてもらえることを期待します。
全３回に渡るクソ記事をご覧いただき、ありがとうございました！
後付け
ヤケになって、全部のデータを使って主成分分析しました。
結果はめちゃくちゃで、どのように解釈していいか分からないどころか、累積寄与率もPC2まで0.51と非常に心もとない数値になりました。
率直に解釈不能です。残念！