H26×125％とH28の都知事選挙投票者数比較（期日前なし）
H26×134％とH28の都知事選挙投票者数比較（期日前含む）
H26＆H28都知事選挙投票者 時間ごとの増加率（期日前なし）
例）千代田区：
H28投票者_12→15の増加率 ＝ H28投票者数（15:00）÷H28投票者数（12:00）
H26都知事選挙投票者 時間ごとの増加率（期日前なし）
H28都知事選挙投票者 時間ごとの増加率（期日前なし）
H26＆H28都知事選挙投票者 18：00→20：00の増加率（期日前なし）
上のグラフの紺色とピンク色について、分布を調べたもの↓
横線は、相関というより相似でしょうか？
投票者数は、増加率ではなく比率で操作しているのかな↓
ちなみに期日前は、増加率だった。
H26とH28の都知事選挙投票者数 比率比較 プロット
値は、開票区ごと。
X軸：投票者数_H28÷H26_12：00＝H28投票者数（12:00）÷H26投票者数（12:00）
Y軸：投票者数_H28÷H26_15：00＝H28投票者数（15:00）÷H26投票者数（15:00）
X軸：投票者数_H28÷H26_15：00＝H28投票者数（15:00）÷H26投票者数（15:00）
Y軸：投票者数_H28÷H26_18：00＝H28投票者数（18:00）÷H26投票者数（18:00）
X軸：投票者数_H28÷H26_18：00＝H28投票者数（18:00）÷H26投票者数（18:00）
Y軸：投票者数_H28÷H26_20：00＝H28投票者数（20:00）÷H26投票者数（20:00）
↑↓の、期日前あるなしの違いを確認してほしい。
期日前を追加したデータの方が、18:00公表のデータと関連性が強いということです。
X軸：投票者数_H28÷H26_18：00＝H28投票者数（18:00）÷H26投票者数（18:00）
Y軸：投票者数_H28÷H26_20：00期日前含む＝H28投票者数（20:00期日前含む）÷H26投票者数（20:00期日前含む）
投票者数_H28÷H26_12：00
投票者数_H28÷H26_15：00
投票者数_H28÷H26_18：00
投票者数_H28÷H26_20：00期日前含む
に、強い正の相関がみられ、
投票者数_H28÷H26_18：00
投票者数_H28÷H26_20：00
に、正の相関がみられた。
これら相関の強さから、「投票者数_H28÷H26_20：00期日前含む」が主のデータで、「投票者数_H28÷H26_20：00」が、従のデータと判定できる。
調査結果：
＊H28とH26とH24の当選候補の得票を比率で比較した：強い正の相関関係が見られた。
＊H28とH26の期日前投票者増加率を比較した：強い正の相関関係が見られた。
＊H28とH26の時間ごとの投票者数を比率で比較した：強い正の相関関係が見られた。
主たる3つの要素に、人為的操作が加えられていると言うことは、改変と言うよりも捏造、投票前から結果が決まっているような雰囲気。
晒しておけば、誰かが追試してくれることでしょう。
相関関係【そうかんかんけい】
二つの変量の間に，一方が増加すれば他方も増加する（たとえば身長と体重），または一方が増加すれば他方が減少する（製品の供給量と価格）という関係がみられるとき，両者の間に（前者では正の，後者では負の）相関関係があるという。