データ数（分析有効社数）が1.6倍に増えたので、その分、前回に比べ、より正確に全体のトレンドを見ることができるようになりました。また、データ数が増えた分、より細かく業界を切ることが可能となりました。例えば、今回、「エンジニアリング」とか「BPOサービス」というカテゴリーを新設したり、「飲食宿泊」を「飲食」と「宿泊」に分離したりすることができるようになり、結果的に業界区分数は前回の1.4倍の56業界となりました。そのほかの「前提条件」はほぼ2016年04月11日付ブログと同様です。

【分析結果】

前回予想したとおり、今回の分析結果は前回の結果を踏襲するものでした。

• 業界平均値において、女性管理職比率は、女性従業員比率と正の相関を持っている　（その中で、従来女性が担ってきた「ケア」サービスや女性向けの製品を扱っている業界が上位にきている; 下記ご参照ください）

• どの業界もグラフを斜めに横切る45度線よりも下にある　（全業界において、一般社員から管理職に昇進する確率は、男女50：50でなく、女性の方が低い）

女性管理職比率(縦軸)の高い業界、低い業界はそれぞれ次のとおりでした

• 上位３業界：　介護・保育、アパレル小売、化粧品  （3業界の顔ぶれは同じ。化粧品とアパレル小売の順位が逆転）

• 下位３業界：　鉄鋼、エンジニアリング（新設）、輸送用機器（自動車以外）  （前回は金属製品、鉄鋼、建設業の順。今回、金属製品は下から4位、建設業は下から5位）

今回はデータ数を増やして、結果的に2016年04月11日付ブログでの分析を再検証する形になりました。データのダウンロード、インプットデータの修正、業界設定・割り付け、グラフ化、これらの工程で1週間以上かかりました。工数の割に新たな発見はありませんでしたが、サンプル数を1.6倍にしての「再検証」自体に意味があったと解釈しています（そう思いたいです）。みなさんのご参考になれば幸いです。

なお、次回は続編として、今回と同じ1,018社のデータをもとに、業界の括りをこれまでよりも大きくして同じ2軸で分析をしてみます。特に製造業と非製造業の対比に着目して、ビッグ・ピクチャーを鳥瞰したいと思います。

関連記事リンク：

• 経営視点から斬る「女性の活躍推進企業データベース分析」業界比較①

• 経営視点から斬る「女性の活躍推進企業データベース分析」業界比較②

• 経営視点から斬る「女性の活躍推進企業データベース分析」業界比較④