R로 분석한 미국 범죄 데이터 (USArrests)

“도시화가 범죄를 유발한다”는 말, 들어본 적 있으신가요?
이번 글에서는 R 내장 데이터셋인 USArrests를 활용하여,
미국 각 주(State)의 도시화율(UrbanPop)과 범죄율 사이의 상관관계를 분석해보겠습니다.

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🧾 분석에 사용할 데이터: USArrests

USArrests는 미국 50개 주의 다음 네 가지 범죄 통계를 포함하고 있습니다:

변수설명

Murder	살인 사건 발생 수 (인구 10만 명당)
Assault	폭행 사건 발생 수 (인구 10만 명당)
UrbanPop	도시 인구 비율 (%)
Rape	강간 사건 발생 수 (인구 10만 명당)

 

도시화율이 높을수록 범죄도 함께 높아질까요?
지금부터 R을 통해 탐색해 보겠습니다.

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🔍 1단계: 데이터 확인과 전처리

# 데이터 불러오기
data("USArrests")
head(USArrests)

 

> head(USArrests)
                   Murder     Assault      UrbanPop      Rape
Alabama       13.2       236            58                21.2
Alaska           10.0      263            48                44.5
Arizona          8.1        294           80                31.0
Arkansas       8.8        190            50               19.5
California       9.0        276           91                40.6
Colorado       7.9        204           78                38.7


# 주 이름을 별도 컬럼으로 저장
USArrests$State <- rownames(USArrests)

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📊 2단계: 상관관계 분석 (Correlation)

먼저 각 변수 간 상관계수를 확인해 보겠습니다.

cor(USArrests[, 1:4])

 

                     Murder           Assault         UrbanPop       Rape
Murder      1.00000000    0.8018733    0.06957262    0.5635788
Assault      0.80187331   1.0000000    0.25887170    0.6652412
UrbanPop 0.06957262    0.2588717    1.00000000    0.4113412
Rape         0.56357883    0.6652412    0.41134124    1.0000000

 

📌 상관계수 결과 요약

• UrbanPop vs Murder: 약 0.07 (거의 상관 없음)
• UrbanPop vs Assault: 약 0.26 (약한 양의 상관관계)
• UrbanPop vs Rape: 약 0.41 (보통 이상의 양의 상관관계)

→ 결론적으로, 도시화율이 높다고 해서 살인이 많다는 증거는 약하지만,
     강간 및 폭행과는 어느 정도 연관이 있을 수 있음을 알 수 있습니다.

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📈 3단계: 시각화 – 산점도 + 회귀선

(1) UrbanPop vs Murder ( 도시화율과 살인율의 관계 )

library(ggplot2)

ggplot(USArrests, aes(x = UrbanPop, y = Murder)) +
  geom_point(color = "steelblue") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "red") +
  labs(title = "도시화율과 살인률의 관계", x = "Urban Population (%)", y = "Murder Rate")

 

(2) UrbanPop vs Assault ( 도시화율과 폭행률의 관계 )

 ggplot(USArrests, aes(x = UrbanPop, y = Assault)) +
  geom_point(color = "darkgreen") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "orange") +
  labs(title = "도시화율과 폭행률의 관계", x = "Urban Population (%)", y = "Assault Rate")

(3) UrbanPop vs Rape ( 도시화율과 강간율의 관계 )

 ggplot(USArrests, aes(x = UrbanPop, y = Rape)) +
  geom_point(color = "purple") +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "darkred") +
  labs(title = "도시화율과 강간률의 관계", x = "Urban Population (%)", y = "Rape Rate")

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🧠 분석 결과 해석

비교 대상상관성해석

UrbanPop vs Murder	약함	도시화율과 살인 사이에는 명확한 관계가 없음
UrbanPop vs Assault	다소 있음	도시화된 지역일수록 폭행이 증가할 가능성
UrbanPop vs Rape	꽤 있음	강간 범죄는 도시화율과 뚜렷한 관계를 보임

 

📌 주의점: 상관관계는 인과관계를 뜻하지 않습니다.
즉, 도시화가 직접 범죄를 유발한다고 단정할 수는 없습니다. 다만 환경 요인 중 하나로 작용할 가능성은 존재합니다.

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✍ 마무리

도시화율이 높다고 해서 모든 범죄가 증가하는 것은 아니지만,
강간과 폭행 같은 범죄 유형에서는 어느 정도 관계가 관찰되었습니다.
이러한 분석은 단순히 데이터를 넘어서, 사회적 안전정책이나 도시 설계 방향에도 도움을 줄 수 있겠죠.

 

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