「長寿の要因について」

1 ）テーマ設定の理由

100 歳以上の長寿になるためにはどのような環境が必要になってくるのか気になった。

環境の要因と食の要因の 2 点から調べた。

2 ）仮説

① 　子供の人口数が高いと長寿の人口も高くなる 子供が身近にいることで高齢者になっても生きがいが生

まれ、長寿の人口が高くなるのではないか。

② 　年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる 平均気温は県によって大きな差があるので、生活環境の

違いとして長寿の割合に影響してくるのではないか。

③ 　インスタントラーメンの消費量が高いと長寿の人口が低くなる

長生きするためには良い食生活を心がけることから始まるので、インスタントラーメンの消費が高いと食生活の乱れが長寿の人口にも影響してくるのではないか。

3 ）分析・実証

① 子供の数は長寿の人口を高める

相関係数高齢者数

子供の数

高齢者数 Pearson の相関係数

1 .847**

有意確率 ( 両側 )

.000

N 47 47子供の数 Pearson

の相関係数

.847**

1

有意確率 ( 両側 )

.000

N 47 47

相関係数は 0.847 で強い正の関連があると言える。

② 　年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる

相関係数高齢者

数年間平均気温

高齢者数 Pearson の相関係数

1 .032

有意確率 ( 両側 )

.830

N 47 47年間平均気温

Pearson の相関係数

.032 1

有意確率 ( 両側 )

.830

N 47 47

相関係数は 0.032 でほとんど関連はないと言える。

③インスタントラーメンの消費量が高いと　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　長寿の人口が低くなる

相関係数

高齢者数

インスタントラーメン消費

量高齢者数 Pearson の

相関係数1 -.330*

有意確率 ( 両側 )

.024

N 47 47インスタントラーメン消費量

Pearson の相関係数

-.330* 1

有意確率 ( 両側 )

.024

N 47 47*. 相関係数は 5% 水準で有意 ( 両側 ) です。

相関係数は -0.330 で弱い負の関連があると言える。

4 ）各仮説の実証

モデル集計モデル

R R2 乗調整済み R2

乗推定値の標準誤

差dimensi

on0

1 .847a .718 .712 184806.643

a. 予測値 : (定数 )、高齢者数。

係数 a

モデル 標準化されていない係数

標準化係数

t 値有意確率B

標準誤差

ベータ

1 ( 定数 )

-11016.504

44046.929

-.250

.804

高齢者数

419.346

39.164

.847 10.708

.000

a. 従属変数 子供の数

・決定係数は 0.71 （寄与率71 ％）で、まとまりがあり、回帰式には説得力がある。・ F 値の有意確率は 0.00 で、5 ％有意水準により帰無仮説は棄却され、この回帰モデルは成立すると判断できる。結論：以上の分析により、仮説「子供の数は長寿の人口を高める」は実証される。

① 子供の数は長寿の人口を高める

② 　年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる

係数 a

モデル 標準化されていない係数

標準化係数

t 値 有意確率B標準誤

差ベータ

1 ( 定数 )

-11016.504

44046.929

-.250

.804

高齢者数

419.346

39.164

.847 10.708

.000

a. 従属変数 子供の数

モデル集計モデル

R R2 乗調整済み R2 乗

推定値の標準誤差

dimension0

1 .032a .001 -.021 2.5072

a. 予測値 : (定数 )、高齢者数。

・決定係数は 0.00 （寄与率 0 ％）で、データにばらつきが大きく、回帰式には説明力がない。・また、 F 値の有意確率は 0.83 で、 5 ％有意水準に満たないため、回帰モデルは成立しないという帰無仮説は棄却される。結論：以上の分析により、仮説「年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる」は実証されなかった。

③ インスタントラーメンの消費量が高いと長寿の人口が低くなる

モデル集計

モデルR R2 乗

調整済み R2 乗

推定値の標準誤差

dimension0

1 .330a .109 .089 739.389

a. 予測値 : (定数 )、高齢者数。係数 a

モデル 標準化されていない係数

標準化係数

t 値有意確率B

標準誤差 ベータ

1 ( 定数 ) 5774.694

176.227

32.769

.000

高齢者数

-.367 .157 -.330 -2.344

.024

a. 従属変数 インスタントラーメン消費量

・決定係数は 0.10 （寄与率 10 ％）で、データにばらつきが大きく、回帰式にはあまり説明力がない。・しかし、 F 値の有意確率は 0.02 で、 5 ％有意水準により帰無仮説は棄却され、この回帰モデルは成立すると判断できる。

結論：以上の分析により、仮説「インスタントラーメンの消費量が高いと長寿の人口が低くなる」は実証された。

5 ）まとめ 以上の結果から、「子供の数は長寿の人口を高め

る」と「インスタントラーメンの消費量が高いと長寿の人口が低くなる」は成立することが分かった。

「年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる」は成立しなかったが、テレビ等では温かい気候の方が長生きしやすいと言われているので、仮説の立て方に問題があるかもしれない。

6 ）考察

① 子供の人口数が高いと長寿の人口も高くなる。 統計では県ごとの子どもの人口数だったので、実際に長寿の方た

ちと一緒に生活しているかは分からない。一人暮しや大家族の視点から調べてみるとより子どもの人口が長寿の人口に関係があるのかどうか明らかになると思う。

 ② 年間の平均気温が高いと長寿の人口が高くなる。 今度は平均気温ではなく、月ごとの気温など細かく区切ることで

違う結果を得ることができるかもしれない。他にも湿度や降水量も調べてみたほうがよいかもしれない。

 ③ インスタントラーメンの消費量が高いと長寿の人口が低くなる。 インスタントラーメン消費量だけではなく、他の食品について調

べてみると違う結果が得られるかもしれない。消費者の年齢を区切って調べることができればより正確に調べることができると思う。

7 ）データ引用元

「都道府県別統計とランキングで見る県民性」　・子どもの数　　 http://todofuken.ww8.jp/t/kiji/12058　・ 100 歳以上高齢者　　

http://todofuken.ww8.jp/t/kiji/11099 ・インスタントラーメン消費量　

http://todofuken.ww8.jp/t/kiji/11811

「都道府県別平均気温ランキング」　http://www10.atwiki.jp/etcranking/pages/70.html