202 STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELÖ
DEMOGRÁFIA
LAVE, L. B. —- SESKlN. E. P.:
A HALANDÓSAG
ÉS A LEGSZENNYEZÓDÉS KÖZÖTTI KAPCSOLAT AZ EGYESULT ALLAMOKBAN
(An analysis of the association between U. S.
mortality and air pollution.) -— Journal of the Ame- rican Statistícal Association. 1973. június. 342. sz.
284-290. p.
A szerzők abból a hipotézisből kiindulva, hogy a légszennyeződés és a betegségekből eredő halandóság között szignifikáns össze- függés van, az 1960—1 961. években az Egyesült Államok 117 nagyvárosi statisztikai körzetében vizsgálatokat kezdtek. Mint írják, tudatában voltak annak, hogy a halandóságot még más fontos tényezők is befolyásolják, de a mar- biditás és a légszennyeződés közvetlen vizs—
gálatát nem látták statisztikailag végrehajt—
hatónak.
A halandósági arányszám hipotézisük sze- rint függ a tanulmányozott népesség egyé—
neinek jellemzőitől, beleértve ebbe alkatukat, szennyeződésnek kitettségüket és a környezet jellemzőit is. Függvény formában kifejezve:
MR : MR(A, F, G, N, s, E, Y. R, M. 0, D, w. H. AP, 6) ahol;
a kor, a nem.
a genetikus tényezők, a táplálkozás.
a dohányzás.
a fogékonyság, a jövedelem.
a fajta,
az egészségügyi ellátottság szintje és minő- sége.
- a foglalkozás,
—- a népsűrűség, - az időjárás.
- a lakáskörülmények (elsősorban a fűtés).
- a légszennyezettség,
— az összes egyéb tényező.
Az orvosi kutatás eddig általában földraj- zilag körülhatárolt területeket és egymástól független változókat vizsgált, a változók kö—
zötti összefüggések kvantitatív feltárásának terén eddig nem sokat tett. Bár rögtön hoz—
zá kell tennünk, hogy a tényezők egy részét (például a genetikai tényezőket) igen nehéz kvantifikálni, illetve nem állnak rendelkezé- sünkre a szükséges, kiegészítő pontosságú számszerű adatok (táplálkozás, dohányzás).
Mivel az egyes tényezők egymással szorosan összefüggenek (például (: légszennyeződés a foglalkozással és az időjárással. a szegény—
ség a foglalkozással, a korral, a fajtával) az eredmény eléréséhez az összes lényeges faktort egyidejüleg be kellene vonni a vizs—
gálatba. Jelen vizsgálat során azonban erre csak részben került sor. Egyes tényezők elem- zését (időjárás, fűtés, nem, fajta, foglalkozás) már külön elvégezték. s ezek megállapítha- tóan nem eredményezik a jelen vizsgálatból
lllllllll
m g m s o o z m s m w z o ' n s
levonható következtetések megváltozását.
Másokat egyszerűen nem mérhető voltuknál fogva jelenleg nem lehet bevonni a vizsgá- latokba. A szerzők munkájuk során a követ- kező adatokkal dolgoztak: az 1960. évi nép- számlálásból vett népsűrűség, fajták szerinti összetétel, kormegoszlás, jövedelem és a né- pesedési statisztika csecsemő- és nyers halá- lozási arányszámai, utóbbiak betegségek sze- rinti bontásban, a légszennyezettségre vonat- kozóan pedig (: Közegészségügyi Szolgálat kéthetenkénti minimum—maximum mérése és ezek számított éves számtani átlagai.
A számításoknak természetesen számos problematikus pontja maradt az eddig em- lítetteken túlmenően is: kénytelenek voltak figyelmen kívül hagyni a különbözőképpen szennyezett területek közötti vándorlást, fel- tételezni, hogy a jelenleg mért szennyeződé- si színt jellemzi az előző időszakokat is, nem tudták mérni az egyéni fogékonyságot, s ami valószínűleg a legnagyobb hibát okoz- za, egyetlen mérőállomás kéthetenkénti lég- szennyeződési mintája alapján tudtak csak számolni, holott a szennyeződés mértéke idő- szakról időszakra erősen változó.
Többszörös regressziót számítva, kizárták azokat a változókat, melyeknek standard hi- bája nagyobb volt regressziós együttható- juknál. A legjobb együtthatókat adó válto- zókat az 1961-es adatokkal is kiszámították, ami némileg alacsonyabb szignifikancia-szín—
ten ugyan, de hasonló együtthatókat ered—
ményezett. Az eredmény a következő: a nyers halálozási arányszám közel 83 százalékban öt változóval függ össze: a 65 év felettiek és o nem fehérek arányával, a népsűrűséggel.
a levegő szemcsés és szulfát-szennyeződé- sének mértékével. (A szulfát-szennyeződés mi- nimumának köbméterenként 1 mikrogram- mos növekedése a 10 000 főre eső halálozási arányszám 0.71 főnyi, a szemcsés szennyező- dés 10 mikrogrammos növekedése pedig az arányszám 0.41 főnyi növekedésével jár együtt.)
Az eredmények próbájaként megkísérelték a lineáris összefüggési modellt loglineáris.
majd auadratikus modellel helyettesiteni, de a változók magyarázó ereje lényegesen így sem növekedett. Elvégezték a számításokat más népszámlálási területeken további válto- zók hozzáadásával is. A magyarázó erőt az újabb változók bekapcsolása növelte. de ezek a légszennyeződési koefficiensekre nem voltak lényeges hatással. Majd két csoport—
ba osztották a szulfát—szennyeződés mérté- ke szerint 0 nagyvárosi statisztikai körzeteket, de az így elvégzett számítások során az F- próba nem vetette el azt a hipotézist, hogy a két regresszió koefficiens-sorai ekvivalen- sek. Elvégezték a regressziószámitósokat úgy
STATlSZTlKAl lRODALMl FIGYELÓ
203
is. hogy külön vizsgálták a légszennyeződési tényezők és külön a többi tényező összefüg- gését a halálozási arányszámmal. E számítás szerint a mortalitás változásának közel 15 százaléka összefügg a légszennyeződés mér- tékével.
A szerzők a továbbiakban ismertetik vizs- gálatuk néhány részleteredményét is. A cse—
csemőhalandóság és a légszennyezettség kö—
zött például a következő összefüggések mu- tatkoznak: a szemcsés szennyeződés kéthe—
tes minimumának 10 százalékos csökkenése a 10000 élveszületettre eső 1 éves koruk előtt meghaltak számának 1,64 főnyi csök- kenésével jár együtt. ugyanezen szennyező—
dés évi átlagának 10 százalékos esése pedig 011 hónapos koruk előtt elhaltak számát csökkenti 098 fővel. A szulfát-szint éves át- lagának hasonló méretű süllyedését a mag—
zati halálozások számának 10000 főhöz vi- szonyított 1.41 fős csökkenése kiséri.
Az egyes fontosabb betegségcsoportoknál a számok azt mutatják, hogy a rák különbö—
ző válfajaira a szulfát-szennyeződési szintek vannak erős hatással. Egyúttal szembetűnő.
hogy a szocioökonómiai változók statisztikai—
lag szignifikáns kapcsolatban állnak a rák egyes tipusaival s általában a jövedelem és a rákbetegség között pozítív összefüggés mu- tatkozik. A szivbetegségeknél is a szulfát—
szennyeződéssel való összefüggés mutatkozik szignifikánsnak. Érdekes. hogy a szocioöko- nómiai tényezőkkel való összefüggés itt nem annyira következetes. mint a rák esetében.
A tuberkulózis és az asztma esetében a szem- csés légszennyezettséggel való összefüggés látszik szignifikánsnak, oz influenzánál az át- lagos szulfát-szint, míg a tüdőgyulladásnál és a bronchitisnél a légszennyezettséggel való
összefüggés nem szignifikáns. Mindegyiknél jelentős azonban a különböző szocioökonó—
miai tényezők szerepe.
Összefoglalva az eredményeket. a több- változós regressziós analízissel igazolni lehe—
tett, hogy a légszennyeződés mértéke és a halandóság között valóban van összefüggés.
s egyben ennek erősségéről is nyertünk bi- zonyos információkat.
(lsm: Faragó Tamás)
TÁRSA DALOMSTATISZT! KA
STRUKTURÁLIS EGYENLETEKBÖL ÁLLÓ MODELLEK A TÁRSADALOMTUDOMANYOKBAN
(Structural eauation models in the social Sciences.) New York -— London. 1973. Seminar Press. 358. p.
Nem túlzás a könyv bevezetőjének az a megállapítása, hogy ez a könyv, amely egy azonos témájú konferencia dolgozatait tar—
talmazza, és amelyet A. S. Goldberger és 0.
D. Duncan szerkesztett, mérföldkő a társada- lomtudományok módszertanában. Ugyanis az ökonometria, a szociológia és a pszichológia képviselői megtárgyalták azokat a problémó- kat, amelyek az ökonometriai módszereknek szélesebb körű társadalomtudomónyi felhasz- nálásával kapcsolatban adódnak. A leírt módszerek és kutatások ösztönzést adhatnak ahhoz. hogy az ökonometria egzakt és kvan- titatív módszereit a szociológiában és pszi- chológiában is alkalmazzák.
Amint A. S. Goldberger az egész probléma- kört áttekintő tanulmányában megállapítja, az utóbbi tíz évben megnőtt az érdeklődés a strukturális egyenletekből álló modellek iránt a társadalomtudományokban. A struk—
turális egyenletekből álló modellt úgy defi—
niálja. mint olyan modellt, amelyben minden egyenlet valamilyen ok—okozati összefüggést fejez ki. A regressziós modellt viszont úgy de- finiálja, hogy abban az egyes egyenletek azt fejezik ki, hogy a függő változó feltéte- les átlaga hogyan függ a magyarázó válto—
zoktól. Tehát a regressziós egyenlet nem
7—
szükségképpen ok-okozati kapcsolatot mutat.
(A strukturális egyenletekből álló modelle- ket a szakirodalomban szimultán egyenlet- rendszereknek, lineáris kauzális sémáknak, útelemzésnek stb. nevezik.) A vizsgált prob—
lémákat a következők jellemzik:
1. az adatokat nem lehet kisérleti úton megsze- rezni laboratóriumi körülmények között, ezért (: kísér- letekben alkalmazható kontrollokat statisztikai eljá- rásokkal kell helyettesiteni:
2. d modellekben látens változók szerepelnek.
amelyeket nem lehet közvetlenül megfigyelni, és így csak egy vagy több jelzőszámukon keresztül lehet alakulásukra következtetni ;
3. rendszerekről van szó, vagyis több egyenletről.
amelyek egymással kölcsönösen összefüggnek.
Mindezen okok miatt a szokásos regresz- sziós és varianciaelemzésen alapuló. de azokon túlmenő becslési modszereket kell alkalmazni.
A konferencia dolgozatai egyrészt a köl- csönös ok-okozati összefüggések, másrészt a közvetlenül meg nem figyelhető jelenségeket tartalmazó modellek témakörére összponto—
sitották figyelmüket. Az utóbbi problémát másképpen a mérési vagy megfigyelési hi- bákat tartalmazó modellek problémájaként is felfoghatjuk. Ez a probléma például akkor merül fel, amikor valamely modellben az in—
tellektuális képességeket vagy tehetséget akarjuk szerepeltetni, de ezt magát nem tud- juk mérni, csak az azt kisebb-nagyobb mérték- ben reprezentáló jelenségeket. például az iskolai tanulmányi eredményeket vagy külön—
