인물 데이터 분석
인물 데이터에서 두 가지 정보를 교차해 인구·성격·신체·활동 분포를 비교합니다.
인물 데이터에서 두 가지 정보를 교차해 인구·성격·신체·활동 분포를 비교합니다.
출생 연대에 따라 기록된 혈액형 구성이 어떻게 다른지 살펴봅니다.
| 출생 연대 | A형 | B형 | O형 | AB형 | 표본 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1930년대 | 표본 부족 | 표본 부족 | 표본 부족 | 표본 부족 | 14명 |
| 1940년대 |
| 표본 부족 |
| 35% |
| 35% |
| 표본 부족 |
| 46명 |
| 1950년대 | 34% | 22% | 35% | 표본 부족 | 138명 |
|---|
| 1960년대 | 33% | 30% | 28% | 10% | 377명 |
|---|
| 1970년대 | 36% | 24% | 30% | 10% | 1,489명 |
|---|
| 1980년대 | 34% | 25% | 29% | 12% | 3,656명 |
|---|
| 1990년대 | 34% | 25% | 29% | 12% | 7,385명 |
|---|
| 2000년대 | 35% | 25% | 30% | 11% | 4,459명 |
|---|
| 2010년대 | 39% | 20% | 30% | 11% | 172명 |
|---|
| 2020년대 | 표본 부족 | 표본 부족 | 표본 부족 | 표본 부족 | 8명 |
|---|
각 비율은 행의 전체 표본을 기준으로 계산합니다. 표의 색이 진할수록 비율이 높습니다.
셀 표본이 15명 미만이면 우연의 영향이 커서 비율 대신 ‘표본 부족’으로 표시합니다.