lokaskýrsla

Háskóli Íslands 11. maí 2011 Vorönn - Aðhvarfsgreining

Lokaskýrsla:Húsnæði sem áhrifaþáttur heilsu

Kennari: Nemandi:Jón Gunnar Bernburg Benedikt Þorri Sigurjónsson

1509834959

Inngangur................................................................................................................................................ 3

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningFyrri rannsóknir................................................................................................................................... 4Tilgátur..................................................................................................................................................... 6Greining.................................................................................................................................................... 9

Tölfræðilegar upplýsingar um breytur..................................................................................9Fallform breyta..............................................................................................................................11Aðhvarfsgreining.......................................................................................................................... 14Hugsanleg vandamál í greiningu...........................................................................................18

Túlkun niðurstaðna og umræður...............................................................................................21Lokaorð.................................................................................................................................................. 24Heimildir............................................................................................................................................... 25

Myndir:.............................................................................................................................................. 26Viðauki................................................................................................................................................... 27

Histogram fyrir breytur.............................................................................................................27Histogram fyrir ln breytur........................................................................................................29Scatterplot: heilsa og magnbreytur......................................................................................30

Benedikt Þorri Sigurjónsson Húsnæði sem áhrifaþáttur heilsu

2

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreining

InngangurÁ undanförnum áratugum hefur hlutur heilbrigðisþjónustu af landsframleiðslu

ríkja farið ört vaxandi. Nú er svo komið að þetta hlutfall er komið í um 10% hjá

efnahagslega þróuðum ríkjum. Á Íslandi er hlutfallið um 9%. Þegar tekið er tillit

til fyrirsjáanlegra lýðfræðilegra breytinga, öldrunar þjóða, og lengri lífaldurs er

fyrirsjánlegt að þetta hlutfall muni líklegast hækka í framtíðinni. Með hliðsjón af

þessu verður það sífellt mikilvægara að greina og skilja áhrifaþætti heilsu, hvort

sem það eru þættir tengdir umhverfi, hegðun eða erfðum.

Í þessari skýrslu eru fyrst og fremst umhverfisþættir til skoðunar,

húsnæði og loftslag. Þar sem einstaklingar í nútímasamfélagi eyða að meðaltali

um 90% af tíma sínum innandyra, (Schwab og fleiri, 1992) hlýtur húsnæði,

loftgæði í húsum, að vera stór áhrifaþáttur á heilsufar manna. Í skýrslu WHO frá

árinu 2009 er kveðið fast að orði og þær ályktanir dregnar að raki í húsnæði sé

heilsuspillandi. Bæði skapar hann kjöraðstæður fyrir mygluvöxt, og aðrar

óæskilegar lífverur, og eykur uppgufun óæskilegra efna frá byggingarefnum.

Jafnframt verður leiðrétt fyrir nokkrum félagslegum og efnahagslegum þáttum.

Notuð verða gögn frá Bandarísku General Social Survey frá árinu 1998 til að

meta áhrif húsnæðis sem umhverfisþáttar á heilsufar manna.


3


Fyrri rannsóknirÞað er löng hefð fyrir því að samfélög setji sér reglur og viðmið um bæði

lýðheilsu og þá oft húsnæði í því tilliti. Heilu kaflarnir, nánar til tekið í 3.

Mósebók: Leviticus, í Biblíunni eru til að mynda meðal annars helgaðir

„menguðu“ húsnæði af völdum myglu og hvernig bregðast skuli við því, sem og

öðrum góðum ráðum um heilbrigði og hreinlæti. Þó virðist íslenskun textans hafa

misfarist og talað um „skellur“ og „holdsveiki“ í/á húsinu. Þetta kann að skýrast

af almennri vanþekkingu á málinu hér á landi.

Í breskri löggjöf frá árinu 1875 um lýðheilbrigði, Public Health Act, er

kveðið á um hvernig skuli reynt að tryggja að ekki komist raki í húsnæði, þar sem

hann sé jú heilsuspillandi. Eitthvað virðist vitneskjan hafa legið í dvala,

allaveganna úti í hinum stóra heimi en líklega hefur hún aldrei náð hingað til

lands, fyrr en núna síðustu ár. Skýrsla WHO frá árinu 2009 markar í raun

tímamót þar sem vandamálið, raki í húsnæði og mygla, er loks almennt

viðurkennt og staðfest læknisfræðilega að þetta séu einna stærstu áhrifaþættir á

heilnæmi innilofts, í það minnsta í þróuðum hagkerfum. Hvað sem því líður er nú

þó svo komið að EPA 1í Bandaríkjunum telur að um 50% af öllum sjúkdómum

sem herja á menn stafa af, eða eru magnaðir upp af, óheilnæmu innilofti (GBN,

2011). Spurningin er því ekki hvort heldur hvernig raki og mygla hafa áhrif á

heilsu manna og hversu sterk þau áhrif eru. Orsakasamhengið er óljóst og erfitt

að einangra einstaka þætti. Þessi rannsókn er því í eðli sínu frekar „hrá“, þar sem

notast er við heldur grófar breytur.

Simon (2006) notast við gögn frá LARES2 rannsókninni sem var

framkvæmd árin 2002 og 2003. Við þá rannsókn fóru skoðunarmenn og mátu

ástand húsa í 8 borgum jafnframt því sem íbúum húsnæðisins var gert að svara

spurningalista. Samkvæmt hans niðurstöðum eru bein tengsl á milli raka og

myglu annars vegar og ýmissa sálfræðilegra kvilla, mígrenis, höfuðverkjakasta,

niðurgangs, hálsbólgu, astma, kvefs, exems og ýmisslegra bólguviðbragða hins

vegar þegar leiðrétt hefur verið fyrir félagslegum og efnahagslegum þáttum og

sígarettureyk.

1 Environmental Protection Agency = Umhverfisstofnun Bandaríkjanna2 Large Analysis and Review of European housing and health Status


4


Fyrsta alvöru stóra rannsóknin á tengslum húsnæðis og heilsu er

„Housing and Health: The Johns Hopkins Longitudinal study“ sem var

framkvæmd í Bandaríkjunum yfir 18 mánaða tímabil á seinni hluta 6. áratugs

síðustu aldar. Rannsóknin ar í formi íhlutunar þar sem fylgst var með heilsufari

nokkurra hópa og það borið saman eftir íhlutun hjá einum hópnum sem fékk nýtt

og betra húsnæði. Lítið fékkst af marktækum niðurstöðum til að byrja með og

impra rannsakendur á því að margar skekkjur og mælivillur geti átt sér stað:

erfitt sé að meta áhrif húsnæðis á heilsu (Wilner og fl., 1958). Rannsóknin sýndi

þó fram á bætt andlegt heilbrigði hópsins sem fékk betra húsnæði (Wilner og fl.,

1960).

Thomson, Petticrew og Morrison gerðu samantektarrannsókn árið 2001 á

íhlutunarrannsóknum á samspili húsnæðis og heilsu. Þeir fundu 18 rannsóknir

sem hægt var að styðjast við og sýndu þær fram á heilsufarslegan ábata við það

að húsnæði væri bætt. Þó vantaði samanburðarhóp í margar rannsóknirnar og

þær eru heldur fáar. Því vildu þau ekki alhæfa af svo stöddu um

orsakasamhengið. Þau benda hins vegar á að skortur á óvéfengjanlegum

vísbendingum sem tengja húsnæði og heilsu gæti bæði verið vegna verklegra

erfiðleika við húsnæðisrannsóknir sem og pólitíska andstöðu. Rannsóknir

byggðar á gögnunum sem safnað var með LARES gefa þó til kynna margar

mögulegar leiðir fyrir húsnæði að hafa áhrif á heilsu, t.d. hitastig (WHO, 2007).

Með þessari rannsókn vonast rannsakandi til að finna tengsl

húsnæðisbreyta og loftslags, með raka og myglu í húsnæði í huga, við heilsufar

einstaklinga. Hugsanlega gæti síðar meir orðið almennt verklag að taka þessar

breytur með í rannsóknum á heilsufari.


5


TilgáturHér verða settar fram tvær megintilgátur um tengsl húsnæðis og umhverfis við

heilsufar: Fjölbýlishús og háreistar byggingar eru verri fyrir heilsuna en önnur

híbýli (Wiltshire, 2010). Oftar er þá um að ræða leiguhúsnæði, en fundist hefur

munur á heilsufari leigjenda og eigenda eigendum í hag (Wiltshire, 2010), sem er

þá meðal annars verr við haldið. Auk þess sem að þegar mjög margir aðilar þurfa

að koma sér saman um að koma hlutum í framkvæmd getur það orðið mikið

vesen. Hin tilgátan er sú að þar sem er heitt og mikill loftraki og úrkoma sé

heilsufar verra en annars staðar. Á næstu tveimur myndum eru borin saman

svæðisskipting sú er notuð er í Bandaríkjunum við gerð kannana og svo

meðalársúrkoma á hverju svæði.


6

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningAf þeim má sjá að einungis eitt svæði fellur undir skilgreininguna í tilgátunni hér

að ofan. Það er hið svokallaða „mið suðaustur svæði“ (e. East South Central) og

samanstendur af Missisippi, Alabama, Kentucky og Tennessee (svæðið næst

lengst til hægri í suðurátt). Öll önnur svæði eru of blönduð til að hægt sé að miða

við þau. Betra hefði verið að þátttakendum væri skipt upp eftir ríkjum frekar

heldur en svona stórum landfræðilegum svæðum.

Aðrar tilgátur tengjast félagslegum, sálfræðilegum og efnahagslegum

breytum sem leiðrétt verður fyrir. Má þar nefna tekjur, atvinnustaða, menntun,

fjöldi barna, kirkjusækni, aldur, atvinnustöðu, viðhorfi til lífsins, hamingju, kyn og

kynþátt. Tekjur, meira svigrúm í neyslu á heilsutengdum vörum og þjónustu, og

menntun, betur upplýstir einstaklingar, munu væntanlega hafa jákvæð áhrif á

heilsu en aldur mun væntanlega hafa neikvæð áhrif á heilsufar. Það að vera í

vinnu mun einnig væntanlega skila sér í betri heilsu eða að einhverjir séu frá

vinnu vegna heilsuleysis. Orsakasambandið er óljóst. Þó skal gert ráð fyrir því

hér að þeir sem eru heimavinnandi séu með verri heilsu en aðrir þar sem þeir

einstaklingar eyða væntanlega mestum tíma innandyra, meðal annars vegna þess

að hluti þeirra sem er í vinnu vinnur úti auk þess sem mörg fyrirtæki sjá sér hag í

því að hafa heilnæmt inniloft á vinnustaðnum sem skilar sér í betri afköstum. Það

má búast við því að konur hafi almennt betri heilsu en karlar, þær sinna henni oft

betur, og hvítir hafi almennt betri heilsu en aðrir kynþættir þar sem félagsleg og

efnahagsleg staða þeirra er yfirleitt sterkari. Því fleiri börn mun væntanlega hafa

verri áhrif á heilsuna þar sem væntanlega gefst minni tími til að sinna henni, en

heilsa er einmitt fall af, meðal annars, tíma. Kirkjusækni er merki um þétt

félagslegt net og stuðning sem er gott fyrir heilsuna. Að vera hamingjusamur er í

sjálfu sér mjög heilsusamlegt, því má búast við því að því hamingjusamari sem

einstaklingur sé því betri sé heilsa hans. Svipað má segja um viðhorf til lífsins,

þeim sem finnst það spennandi og krefjandi hafa líklega betri heilsu en aðrir. Þeir

eru meðal annars líklegri til að stunda einhverjar íþróttir og stunda

heilsusamlegan, en þó hugsanlega áhættusaman, lífsstíl.

Jafnan sem verður metin, með væntum formerkjum, er þessi:

Háða breytan er sjálfsmat þátttakenda á heilsufari sínu á kvarðanum 1 til 4 þar

sem 4 er frábær heilsa en 1 slæm. Hún er notuð hér sem raðbreyta. Mikið af Benedikt Þorri Sigurjónsson Húsnæði sem áhrifaþáttur heilsu

7

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningóháðu breytunum eru upphaflega nafnbreytur eða raðbreytur sem er búið að

brjóta upp og flokka í gervibreytur. Fyrstu þrjár óháðu breyturnar eru allar

gervibreytur, taka gildið 1 ef við á, tengdar atvinnustöðu þar sem „vinnandi“ er

grunnurinn, þ.e.a.s. 0. Heima merkir heimavinnandi, tímab merkir tímabundið frá

vinnu og onnurstada er önnur staða. Kyn er gervibreyta sem tekur gildið 1 fyrir

konur og 0 fyrir karla. Aðrir er gervibreyta fyrir kynþátt sem tekur gildið 0 fyrir

hvíta og 1 fyrir aðra kynþætti. Vhappy og phappy eru einnig gervibreytur sem

taka gildið 1 ef þátttakandi er mjög hamingjusamur, vhappy, eða nokkuð

hamingjusamur, phappy, en viðmiðunin er óhamingjusamur sem hefur gildið 0 í

báðum flokkum. Menntun er magnbreyta og er mæld í fjölda ára af menntun sem

þátttakandi hefur lokið. Leidist og spenna eru gervibreytur sem taka gildið 1 eftir

því hvort við á en viðmiðunarhópurinn, tekur gildið 0 hjá báðum, er „hvorki né“

hópurinn. Börn er magnbreyta sem einfaldlega segir til um fjölda barna

þáttakanda. Messa er einnig magnbreyta og segir til um hversu oft í viku

þátttakandi fer í messu. Aldur er aldur mældur í árum. Einbýli, íbúð og rað(hús)

standa fyrir tegund húsnæðis. Þetta eru gervibreytur sem taka gildið 1 þar sem

við á en viðmiðunin er safn annarra tegunda af húsnæði, svo sem húsbílar,

tvíbýli, fjórbýli og fleiri skilgreiningar. Þessi húsnæðisform voru valin því flestir

hinna hópanna voru mjög litlir og illa skilgreindir, hvað þeir í raun væru að

endurspegla. Þessar breytur sem hér voru valdar eru því greinilega frábrugðnar

hvor annarri og hinum hópnum. Með hliðsjón af upplýsingum sem koma fram í

byrjun kaflans má ætla að stuðullinn við einbýlishús sé jákvæður en neikvæður

við hinar breyturnar. Saumid (Suð-Austur-Mið) er gervibreyta fyrir

landfræðilega afstöðu svaranda. Ef einstaklingurinn bjó á fyrrnendu svæði, þar

sem hvað mestur raki og hiti eru, tekur breytan gildið 1, annars 0. Tekjur er

raðbreyta þar sem tekjur þátttakanda eru flokkaðar niður á 23 bil þar sem hæsta

bilið þýðir hæstar tekjur. Tekjur í 2. veldi er með þar sem búast má við því að við

mjög hátt tekjustig kjósa einstaklingar að vinna meira, fá mjög háar tekjur fyrir

tíma sinn, frekar heldur en að nýta hann í að bæta heilsuna. Þannig er gert ráð

fyrir að tengsl tekna og heilsu séu kúpt: heilsa aukist með auknum tekjum þar til

ákveðnu hámarki er náð, eftir það minnki heilsan þrátt fyrir að tekjur aukist.


8


GreiningTölfræðilegar upplýsingar um breyturEins og sjá má á meðfylgjandi töflu er háða breytan talsvert skekkt til hægri: það

eru fleiri með góða heilsu en slæma. Flestar gervibreytanna eru skekktar til

vinstri, hópurinn sem tekur gildið 1 er minni en hinir, og sumar umtalsvert. Það

ætti þó ekki að koma að sök þar sem dreifingin hjá þeim breytum er takmörkuð

við 0 og 1. Breytan menntun hefur talsverða dreifingu en er lítillega skekkt til

hægri, sömu átt og háða breytan og því er það í góðu. Breytan aldur hefur mikla

dreifingu en er talsvert skekkt í öfuga átt miðað við háðu breytuna, heildarbilið

komið yfir 1. Æskilegt væri að svona dreifð breyta sé skekkt í sömu átt og háða

breytan. Breytan tekjur98 er skekkt í sömu átt og háða breytan en þó talsvert

meira. Breyturnar messa og börn hafa einnig smávægilega dreifingu. Skekkjan í

breytunni messa er smávægileg, 0,1 en skekkjan í breytunni börn er talsverð, yfir

einum. Ekki er þó talin ástæða til að breyta fallforminu eða grípa til annarra

aðgerða í því tilfelli. Í raun er gamma breyting á breytunni með löngu „tagli“ til

hægri með örfáum stökum: nokkrir einstaklingar með mjög mörg börn. Dreifnin

er í raun frekar lítil þar sem um 94% svarenda eru með á bilinu 0 til 4 börn þar

sem meðaltalið er tæplega 23.

Statistics

heilsa heima timab onnurstada kyn aðrir

N Valid 1383 1386 1386 1386 1387 1387

Missing 6 3 3 3 2 2

Mean 3,0521 ,2655 ,0209 ,0166 ,5833 ,2084

Median 3,0000 ,0000 ,0000 ,0000 1,0000 ,0000

Mode 3,00 ,00 ,00 ,00 1,00 ,00

Skewness -,588 1,063 6,702 7,576 -,338 1,438

Std. Error of Skewness ,066 ,066 ,066 ,066 ,066 ,066

Kurtosis -,057 -,871 42,974 55,482 -1,888 ,067

Std. Error of Kurtosis ,131 ,131 ,131 ,131 ,131 ,131

Range 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

Minimum 1,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00

3 Sjá nánar í ViðaukaBenedikt Þorri Sigurjónsson Húsnæði sem áhrifaþáttur heilsu

9


Maximum 4,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

Statistics

vhappy phappy menntun leidist spenna börn

N Valid 1373 1373 1381 898 898 1387

Missing 16 16 8 491 491 2

Mean ,3219 ,5688 13,2708 ,0356 ,4621 1,8075

Median ,0000 1,0000 13,0000 ,0000 ,0000 2,0000

Mode ,00 1,00 12,00 ,00 ,00 ,00

Skewness ,763 -,278 -,208 5,018 ,152 1,167


Kurtosis -1,420 -1,925 1,022 23,235 -1,981 1,839

Std. Error of Kurtosis ,132 ,132 ,132 ,163 ,163 ,131

Range 1,00 1,00 20,00 1,00 1,00 9,00

Minimum ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00

Maximum 1,00 1,00 20,00 1,00 1,00 9,00

Statistics

messa aldur einbýli íbúð rað

N Valid 1387 1385 1364 1364 1364

Missing 2 4 25 25 25

Mean 3,7325 45,4751 ,5850 ,1576 ,0484

Median 3,0000 42,0000 1,0000 ,0000 ,0000

Mode ,00 34,00 1,00 ,00 ,00

Skewness ,104 ,610 -,346 1,881 4,214

Std. Error of Skewness ,066 ,066 ,066 ,066 ,066

Kurtosis -1,389 -,459 -1,883 1,541 15,780

Std. Error of Kurtosis ,131 ,131 ,132 ,132 ,132

Range 9,00 71,00 1,00 1,00 1,00

Minimum ,00 18,00 ,00 ,00 ,00

Maximum 9,00 89,00 1,00 1,00 1,00


10


Statistics

saumid tekjur98

N Valid 1387 1233

Missing 2 156

Mean ,0649 15,4696

Median ,0000 17,0000

Mode ,00 18,00

Skewness 3,537 -,801

Std. Error of Skewness ,066 ,070

Kurtosis 10,523 ,062

Std. Error of Kurtosis ,131 ,139

Range 1,00 22,00

Minimum ,00 1,00

Maximum 1,00 23,00

Fallform breytaBer saman breyturnar sem hafa mikla dreifingu og náttúrulegan lógaritma af

þeim. Á meðfylgjandi töflum sést hvernig skekkjan á breytunum breytist við að

taka lógaritman. Skekkjan í breytunni heilsu verður meiri, komin yfir tölugildið af

1,5. Það sama má segja um menntun og tekjur. Breytan aldur verður hins vegar

mikið álitlegri, skakkjan orðin nálægt 0. Líkanið verður því betra með

náttúrulegum lógaritma af aldri heldur en ef breytan er notuð hrá.


11


Statistics

heilsa lnheilsa aldur lnaldur menntun lnmenntun

N Valid 1383 1383 1385 1385 1381 1380

Missing 6 6 4 4 8 9

Mean 3,0521 1,0718 45,4751 3,7461 13,2708 2,5587

Median 3,0000 1,0986 42,0000 3,7377 13,0000 2,5649

Mode 3,00 1,10 34,00 3,53 12,00 2,48

Skewness -,588 -1,558 ,610 -,062 -,208 -1,767


Minimum 1,00 ,00 18,00 2,89 ,00 ,69

Maximum 4,00 1,39 89,00 4,49 20,00 3,00

Statistics

tekjur98 lntekjur98

N Valid 1233 1233

Missing 156 156

Mean 15,4696 2,6378

Median 17,0000 2,8332

Mode 18,00 2,89

Skewness -,801 -2,566

Std. Error of Skewness ,070 ,070

Minimum 1,00 ,00

Maximum 23,00 3,14

Einnig skoðum við hvort samband tekna og heilsu sé kúpt með scatterplotti4:

4 Sjá fleiri sambönd háðu breytu við magnbreytur í ViðaukaBenedikt Þorri Sigurjónsson Húsnæði sem áhrifaþáttur heilsu

12


Sambandið virðist vera íhvolft þar sem flest gildin eru, á bilinu frá tekjustigi 13

og upp í 20 liggja um 2/3 hluta athugana. Á bilinu frá stigi 8 og upp í 17 virðist

það hins vegar vera örlítið kúpt. íhvolft samband stríðir gegn almennri

hagfræðilegri kenningu. Hugsanlega er sambandið flóknara en áður var talið.

Þetta atriði er þó ekki til skoðunar í þessari greiningu þó vissulega sé það

athyglisvert. Sambandið er þó greinilega íhvelft á heildina og er metið sem slíkt í

þessu líkani, þannig að breyturnar tekjur98 og tekjur982 haldast óbreyttar í

jöfnunni.

Svona verður því tölfræðin fyrir endanlegar breytur sem notaðar eru í líkanið.

Fjöldi staka sem notast við að meta líkanið takmarkast við breyturnar leidist og

spenna og það sem að auki vantar í hverri breytu, N verður því langt undir 1383 í

endanlegri greiningu. Fylgni milli breyta er ávallt undir 0,3 og því lítil hætta á

marglínuleika. Einnig virðist misdreifni ekki vera vandamál þegar scatterplottin

eru skoðuð.

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation N

heilsa 3,0521 ,79899 1383

heima ,2655 ,44176 1386


13


timab ,0209 ,14318 1386

onnurstada ,0166 ,12779 1386

kyn ,5833 ,49319 1387

aðrir ,2084 ,40628 1387

vhappy ,3219 ,46738 1373

phappy ,5688 ,49542 1373

menntun 13,2708 2,90561 1381

leidist ,0356 ,18548 898

spenna ,4621 ,49884 898

börn 1,8075 1,69874 1387

messa 3,7325 2,82355 1387

lnaldur 3,7461 ,38028 1385

einbýli ,5850 ,49290 1364

íbúð ,1576 ,36452 1364

rað ,0484 ,21466 1364

saumid ,0649 ,24642 1387

tekjur98 15,4696 5,24800 1233

tekjur982 266,8273 144,12492 1233

AðhvarfsgreiningMetum nú aðlagaða jöfnu með heilsu sem háða breytu og 19 óháðum breytum í

fjórum stigum til að geta metið áhrif húsnæðis og búsetu sér og áhrif tekna, og

marktekt, kúpt:


14


Variables Entered/Removedb

Model Variables Entered Variables Removed Method

1 lnaldur, kyn, timab, onnurstada, spenna, aðrir, phappy,

leidist, menntun, messa, heima, börn, vhappya

. Enter

2 rað, apartment, einbýlia . Enter

3 saumida . Enter

4 tekjur98, tekjur982a . Enter

a. All requested variables entered.

b. Dependent Variable: heilsa

Fyrsta stig líkansins inniheldur 13 breytur og útskýringarmátturinn, aðlagað R í

2 veldi er 0,259 og eru breyturnar allar saman marktækar frá 0, samanber F

prófið. Á næsta stigi hefur tegund húsnæðis verið bætt við með þremur

gervibreytum. Útskýringarmáttur líkansins eykst við það upp í 0,265 aðlagað R í

2. veldi. Þessi aukning er marktæk miðað með 99,2% öryggi samkvæmt F prófi. Á

þriðja stigi hefur verið leiðrétt fyrir landfræðilegri staðsetningu með tilliti til hita

og raka. Breytunni saumid, sem stendur fyrir Mið-Bandaríkin, suð-austanverð.

Þessi viðbót við líkanið er marktæk með yfir 90% öryggi og aðlagað R í 2. veldi er

komið upp í 0,267. Ekki mikill viðbótarskýringarmáttur en þó marktækur miðað

við 90% öryggi. Með tilliti til þess hversu gróf breytan er, og gögnin í rauninni

nokkuð takmörkuð í þessu tilliti: að athuga loftslag þar sem þátttakandi býr, enda

líklega ekki hugsuð sem slík upphaflega, telst þessi marktækni vel við unandi.

Breytan gefur til kynna að marktæk tengsl séu á milli heilsufars og loftslags, þ.e.

hita og raka. Á fjórða og síðasta stiginu hefur svo tekjum og tekjum í 2. veldi verið

bætt við. Þessi viðbót er marktæk við 99% öryggi samkvæmt F prófinu og

útskýringarmáttur líkansins kominn upp í 0,274. Miðað verður við þetta stig í

túlkun og greiningu niðurstaðna.


15


Model Summary

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F

Change

1 ,521a ,271 ,259 ,68777 ,271 21,704 13 759 ,000

2 ,530b ,281 ,265 ,68455 ,010 3,388 3 756 ,018

3 ,532c ,283 ,267 ,68372 ,003 2,848 1 755 ,092

4 ,541d ,292 ,274 ,68042 ,009 4,666 2 753 ,010

ANOVAe

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 133,470 13 10,267 21,704 ,000a

Residual 359,032 759 ,473

Total 492,502 772

2 Regression 138,233 16 8,640 18,437 ,000b

Residual 354,269 756 ,469

Total 492,502 772

3 Regression 139,565 17 8,210 17,562 ,000c

Residual 352,937 755 ,467

Total 492,502 772

4 Regression 143,885 19 7,573 16,357 ,000d

Residual 348,617 753 ,463

Total 492,502 772

a. Predictors: (Constant), lnaldur, kyn, timab, onnurstada, spenna, aðrir, phappy, leidist, menntun,

messa, heima, börn, vhappy

b. Predictors: (Constant), lnaldur, kyn, timab, onnurstada, spenna, aðrir, phappy, leidist, menntun,

messa, heima, börn, vhappy, rað, apartment, einbýli

c. Predictors: (Constant), lnaldur, kyn, timab, onnurstada, spenna, aðrir, phappy, leidist, menntun,

messa, heima, börn, vhappy, rað, apartment, einbýli, saumid

d. Predictors: (Constant), lnaldur, kyn, timab, onnurstada, spenna, aðrir, phappy, leidist, menntun,

messa, heima, börn, vhappy, rað, apartment, einbýli, saumid, tekjur98, tekjur982

e. Dependent Variable: heilsa


16


Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.B Std. Error Beta

1 (Constant) 3,343 ,328 10,190 ,000

heima -,214 ,066 -,114 -3,238 ,001

timab -,541 ,171 -,099 -3,168 ,002

onnurstada -,709 ,200 -,114 -3,548 ,000

kyn ,091 ,052 ,057 1,756 ,079

aðrir -,196 ,064 -,100 -3,078 ,002

vhappy ,622 ,094 ,363 6,615 ,000

phappy ,403 ,087 ,250 4,626 ,000

menntun ,045 ,009 ,164 4,848 ,000

leidist -,272 ,145 -,063 -1,871 ,062

spenna ,134 ,053 ,084 2,501 ,013

börn -,034 ,018 -,070 -1,955 ,051

messa ,020 ,010 ,069 2,076 ,038

lnaldur -,353 ,081 -,165 -4,366 ,000

2 (Constant) 3,484 ,333 10,456 ,000

heima -,217 ,066 -,116 -3,305 ,001

timab -,539 ,170 -,099 -3,165 ,002

onnurstada -,636 ,201 -,102 -3,168 ,002

kyn ,093 ,052 ,058 1,800 ,072

aðrir -,158 ,065 -,080 -2,437 ,015

vhappy ,602 ,095 ,351 6,361 ,000

phappy ,394 ,087 ,245 4,539 ,000

menntun ,047 ,009 ,171 5,011 ,000

leidist -,269 ,145 -,062 -1,853 ,064

spenna ,131 ,053 ,082 2,463 ,014

börn -,040 ,018 -,080 -2,243 ,025

messa ,019 ,010 ,067 2,035 ,042

lnaldur -,370 ,081 -,173 -4,546 ,000

einbýli -,067 ,065 -,041 -1,031 ,303

apartment -,226 ,083 -,108 -2,728 ,007

rað -,279 ,133 -,071 -2,099 ,036


17


3 (Constant) 3,504 ,333 10,522 ,000

heima -,219 ,066 -,117 -3,332 ,001

timab -,518 ,171 -,095 -3,036 ,002

onnurstada -,649 ,201 -,105 -3,236 ,001

kyn ,094 ,052 ,058 1,816 ,070

aðrir -,157 ,065 -,080 -2,426 ,015

vhappy ,608 ,095 ,355 6,431 ,000

phappy ,399 ,087 ,247 4,591 ,000

menntun ,046 ,009 ,167 4,886 ,000

leidist -,256 ,145 -,059 -1,762 ,078

spenna ,131 ,053 ,082 2,465 ,014

börn -,039 ,018 -,078 -2,188 ,029

messa ,020 ,010 ,069 2,072 ,039

lnaldur -,372 ,081 -,174 -4,570 ,000

einbýli -,063 ,065 -,039 -,984 ,326

apartment -,219 ,083 -,104 -2,641 ,008

rað -,282 ,133 -,071 -2,129 ,034

saumid -,177 ,105 -,053 -1,688 ,092

4 (Constant) 3,739 ,358 10,458 ,000

heima -,184 ,067 -,099 -2,771 ,006

timab -,517 ,171 -,095 -3,025 ,003

onnurstada -,637 ,201 -,103 -3,163 ,002

kyn ,099 ,052 ,061 1,915 ,056

aðrir -,140 ,065 -,071 -2,136 ,033

vhappy ,586 ,095 ,342 6,189 ,000

phappy ,386 ,087 ,239 4,435 ,000

menntun ,036 ,010 ,131 3,620 ,000

leidist -,272 ,145 -,063 -1,880 ,061

spenna ,119 ,053 ,074 2,239 ,025

börn -,040 ,018 -,081 -2,284 ,023

messa ,020 ,009 ,069 2,085 ,037

lnaldur -,372 ,081 -,174 -4,593 ,000

einbýli -,113 ,067 -,070 -1,681 ,093

apartment -,201 ,083 -,096 -2,427 ,015

rað -,279 ,132 -,071 -2,113 ,035


18


saumid -,159 ,105 -,047 -1,511 ,131

tekjur98 -,037 ,022 -,238 -1,691 ,091

tekjur982 ,002 ,001 ,334 2,325 ,020

a. Dependent Variable: heilsa

Við það að bæta tekjum breytist marktækni tveggja breyta umtalsvert. Annars vegar

verður breytan einbýlishús marktæk við 90% öryggi, í stað þess að vera ómarktæk í

stigunum á undan, og hins vegar dregur úr marktækni saumid og er hún nú marktæk

miðað við 86,9% öryggi. Stuðullinn við breytuna breytist þó lítið en stuðullinn við

einbýli nánast tvöfaldast, enda umtalsverð breyting á marktekt þar. Marktekt

annarra stuðla eykst. Allir aðrir stuðlar eru mjög marktækir frá 0. Einungis tveir eru

minna en 95% marktækir, en það er tæpt. Breytan tekjur er marktækt íhvolft þar sem

stuðullinn tekjur982 er marktækur við 98% öryggi með neikvætt formerki á meðan

tekjur98 hafa jávkætt. Sá stuðull er einnig frekar marktækur, við yfir 90% öryggi. Öll

önnur formerki eru í samræmi við tilgátu nema við breytuna einbyli, einbýlishús.

Formerkið við hana er neikvætt en í samræmi við tilgátuna eru áhrifin á heilsuna af

því að búa í íbúð eða raðhúsi neikvæðari heldur en að búa í einbýlishúsi. Þetta kemur

ef til vill af því að sá flokkur híbýla sem var borið saman við er illa skilgreindur og

rannsakandi hefur líklega ekki nægilega þekkingu á formi híbýla í Bandaríkjunum og

hvernig þau gætu haft áhrif á heilsu manna. Þau atriði sem rannsakandi taldi sig hafa

skilning á komu þó fram í samræmi við tilgátu: heilsa fólks sem býr í einbýlishúsum er

betri en þeirra sem búa í íbúðum eða raðhúsum.

Hugsanleg vandamál í greiningu

Engin stór vandamál virðast vera við þessa greiningu í fljótu bragði. Breytur eru

flestar mjög marktækar eða alveg á mörkum þess. Gögnin voru skoðuð og unnin vel,

og vandað til verka í vali breyta, áður en greiningin var framkvæmd og því er líklega

ekki um vandamál sökum marglínuleika, misdreifni eða rangs fallforms að ræða.

Athugun á útlögum leiðir í ljós að 4 athuganir hafa stóran villulið, yfir 3

staðalfrávikum frá meðaltali:


19

Casewise Diagnosticsa

Case

Number Std. Residual heilsa Predicted Value Residual

335 -3,108 1,00 3,1148 -2,11476

409 -3,235 1,00 3,2009 -2,20086

617 -3,559 1,00 3,4216 -2,42163

1109 -3,039 1,00 3,0677 -2,06771



Vista leyfaliði, Cook's Distance, Centered Leverage Value og DFbeta fyrir hverja

athugun. Hæsta gildi DFbeta er tölugildið af 0,28 sem verður að teljast lágt ef

miðað er við að að tölugildið af 1 sé viðmiðið. Sé einnig miðað við að Cook's

Distance yfir 1 sé varhugavert þá gefur hæsta gildi upp á 0,028 til kynna að

líklega sé ekki um neina útlaga að ræða sem hafa óeðlilega mikil áhrif á líkanið. Ef

hins vegar er miðað við þrengra viðmið, að gildi >4/n = 0,05 sé of hátt gæti það

þó bent til vandræða. Hæsta gildi Centered Leverage Value er 0,14. Það er nánast

tvisvar sinnum hærra en viðmiðið, 3*p/n <=> 3*20/773 = 0,078. Engar athuganir

hafa þó ískyggilega hátt Cook's Distance og/eða Centered Leverage Value og/eða

stóran leifalið á sama tíma. Athugun númer 617, sem hefur lang stærsta

leifaliðinn, reynist vera vel menntaður, 44 ára bóndi, með miklar tekjur, sem er

ánægður með lífið og finnst það spennandi en er með mjög slæma heilsu á sama

tíma. Í úrtaki með 773 athugunum er ekki ólíklegt að svona útlagar komi fyrir og

er ekkert sem mælir gegn því að þessi athugun eigi heima í úrtakinu. Ekki fæst

séð að útlagar séu vandamál í þessari greiningu.

Athuga því næst hvort að villuliður sé normaldreifður. Nota til þess

Shapiro-Wilk próf:


20

Residuals Statisticsa

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N

Predicted Value 1,3575 4,0712 3,0673 ,43172 773

Std. Predicted Value -3,960 2,326 ,000 1,000 773

Standard Error of Predicted

Value

,057 ,256 ,104 ,034 773

Adjusted Predicted Value 1,2839 4,0725 3,0672 ,43115 773

Residual -2,42163 1,44099 ,00000 ,67199 773

Std. Residual -3,559 2,118 ,000 ,988 773

Stud. Residual -3,592 2,233 ,000 1,001 773

Deleted Residual -2,46736 1,60139 ,00011 ,69115 773

Stud. Deleted Residual -3,621 2,238 ,000 1,003 773

Mahal. Distance 4,470 107,966 18,975 14,901 773

Cook's Distance ,000 ,028 ,001 ,003 773

Centered Leverage Value ,006 ,140 ,025 ,019 773



Descriptives

Statistic Std. Error

Studentized Residual Mean ,0000854 ,03602071

95% Confidence Interval for

Mean

Lower Bound -,0706248

Upper Bound ,0707955

5% Trimmed Mean ,0261421

Median ,0228097

Variance 1,003

Std. Deviation 1,00147934

Minimum -3,59248

Maximum 2,23255

Range 5,82503

Interquartile Range 1,38716

Skewness -,374 ,088

Kurtosis -,052 ,176

Tests of Normality

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk

Statistic df Sig. Statistic df Sig.

Studentized Residual ,033 773 ,048 ,988 773 ,000

a. Lilliefors Significance Correction

H0: Villuliður er normaldreifðurH1: Villuliður er ekki normaldreifðurVel α=0,05P gildi er 0,000Hafna því að villuliður sé normaldreifður.


21


Sjá má á histogram mynd að leifaliðurinn er skekktur til hægri með neikvætt

skewness upp á 0,374. Bæði háða breytan og þær óháðu breytur sem höfðu hvað

mesta dreifni voru einnig skekktar í þessa átt. Þessi niðurstaða kemur því ekki á

óvart. Dreifingin er þó tiltölulega bjöllulaga með smá tagli til vinstri. Ekki þykir

þörf á frekari aðgerðum vegna þessa þar em greiningin sem slík er mjög

marktæk.

Miðað við þau gögn sem notuð voru við mat á þessu líkani fæst ekki séð að

einhverjar breytur hafi vantað. Leiðrétt er fyrir helstu efnahagslegum og

félagslegum breytum og þær breytur sem notaðar voru til að athuga tilgátur eru

nothæfar. Þótt auðvitað væri betra að útbúa sérstakt gagnasafn með tilliti til þess

að meta heilsufar út frá húsnæði þá má segja að eins mikið hafi fengist út úr

þessu gagnasafni og mögulegt er.

Túlkun niðurstaðna og umræðurNiðurstöður greiningarinnar eru í grófum dráttum eins og fræðin og tilgátur sögðu til

um. Fyrst eru það vinnumarkaðsbreyturnar þrjár sem eru allar með yfir 99%

marktækni. Þeir sem eru heimavinnandi eru með 0,184 stigum verri heilsu að meðaltali

en þeir sem fara til vinnu eða skóla. Það rennir stoðum undir mikilvægi umhverfis. Sé

einstaklingur ávallt í sama umhverfinu, á heimili sínu, er hann með verri heilsu en sá

sem breytir um umhverfi reglulega. Einstaklingar verða með tímanum viðkvæmari

heilsufarslega fyrir sama umhverfinu. Slæmt heilsufar þeirra sem eru tímabundið frá

vinnu, að meðaltali 0,5 stiugm verri heilsa, útskýrist væntanlega af því að þessir

einstaklingar séu frá vinnu af heilsufarslegum orsökum. Hugsanlega er önnur staða, að

meðaltali 0,64 stigum verri heilsa en þeir sem eru vinnandi, að mæla það líka en færri en

25 athuganir tilheyra sitt hvorum hópnum. Þó er augljóslega mikilvægt að leiðrétta fyrir

þessu atriði.

Konur eru að meðaltali með um 0,1 stigi betri heilsu en karlmenn og er sá stuðull

marktækur með 94,4% öryggi. Hér má hafa í huga að flestir einstaklingar sem eru

heimavinnandi eru jafnframt konur. Kynþáttur virðist einnig hafa marktæk áhrif.

Einstaklingar af öðrum kynþætti en þeim hvíta eru að meðaltali með 0,140 stigum verri

heilsu og er þessi stuðull marktækur með yfir 95% öryggi. Hafa ber í huga að leiðrétt

hefur verið fyrir mörgum félagslegum og efnahagslegum breytum og í því ljósi

athyglisvert að munurinn sé enn svo afgerandi, þó ekki sé hann mjög mikill.


22


Hamingja og heilsa haldast í hendur ef marka má líkanið. Þeir sem eru mjög

hamingjusamir hafa að meðaltali 0,585 stigum betri heilsu heldur en þeir sem eru

óhamingjusamir eða hvorki né. Þeir sem eru frekar hamingjusamir hafa 0,386 stigum

betri heilsu að meðaltali heldur en fyrrgreindir hópar. Báðar þessar breytur eru

marktækar með yfir 99,9% marktækni. Spurning er hvort sé orsök og hvort sé afleiðing,

en þessari greiningu er ekki ætlað að svara því. Hér hefur einungis verið sýnt fram á

sterkt samband þessara breyta.

Eins og búast mátti við fylgir bætt heilsa aukinni menntun. Að meðaltali eykst

heilsa einstaklings um 0,036 stig fyrir hvert ár í skóla. Munurinn á einstakling sem

einungis hefur lokið grunnnámi, 10 árum, og löngu háskólanámi, 20 árum, er því um

0,360 stig að meðaltali, að öllu öðru óbreyttu.

Viðhorf til lífsins hefur marktæka jákvæða fylgni við heilsu. Sé viðhorfið neikvætt

og einstaklingnum leiðist hefur hann að meðaltali 0,272 stigum verri heilsu en

samanburðarhópurinn, hvorki né, marktækt við 93,9% öryggi. Sé hins vegar viðhorfið

jákvætt og lífið spennandi er heilsan að meðaltali 0,119 stigum meiri heldur en hjá

hvorki né hópnum, marktækt við 97,5% öryggi. Heildarmunurinn á hópunum tveimur er

því um 0,400 stig að meðaltali. Hér er þó einnig erfitt að segja til um hvort kom á undan,

góð heilsa eða spennandi líf. En líklega má telja að sá sem lifir spennandi lífi öðlist góða

heilsu frekar en að því sé öfugt farið, þó slæm heilsa geti vissulega verið hindrun á vegi

þess sem vill lifa spennandi lífi og finnst því lífið leiðinlegt.

Fjöldi barna hefur neikvæða fylgni við heilsu, marktækt við 97,7% öryggi. Hvert

barn minnkar heilsu einstaklingsins um 0,040 stig að meðaltali. Frekar lítil áhrif en telja

umtalsvert þegar börnin eru orðin mörg. Eigi einstaklingur fimm börn leiðir það af sér

0,200 stigum verri heilsu að meðaltali en ef hann ætti engin. Hér mætti hugsanlega í

kjölfarið skoða samspil hamingju og barna: hvort ánægjan af því að eiga börn vegi upp á

móti óþægindunum af því, heilsufarslega séð.

Einstaklingar sem sækja messu reglulega eru að jafnaði með betri heilsu en aðrir.

Því oftar í viku sem þeir sækja messu, því betra. Einstaklingur sem fer á hverjum degi er

þannig með um 0,140 stigum betri heilsu að meðaltali heldur en einstaklingur sem fer

aldrei. Þessi breyta er mjög marktæk, með yfir 95% öryggi.

Aldur hefur marktækt, yfir 99,9%, neikvæða fylgni við heilsufar. Að meðaltali

má einstaklingur búast við því að heilsu hans hraki um 0,00372 stig fyrir hverja 1%

aukningu í aldri. Það er vandasamt að túlka þessa breytu á þessu formi en sé

einsaklingur 50 ára má hann búast við að heilsu hans hraki um 0,00372 stig á næstu 6

mánuðum. Sé einstaklingur 25 ára má hann búast við hinu sama en á einungis 3

mánuðum. Af þessu má ráða að fólk fer hratt af léttasta skeiði, en fjarar svo sífellt hægar


23

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningút, heilsufarslega séð, eftir því sem það eldist. Á móti kemur að gamall einstaklingur má

væntanlega mjög litla heilsu missa.

Breyturnar fyrir tegund húsnæðis eru mis marktækar. Breytan fyrir íbúð er

marktæk við 98,5% öryggi og raðhús við 96,5% öryggi. Einbýlishús er hins vegar

einungis marktæk við rúmlega 90% öryggi. Af þeim má ráða að verst sé að búa í raðhúsi,

að meðaltali 0,279 stigum verra heldur en í viðmiðunar húsnæðinu, og næst verst að búa

í íbúð, 0,201 stigum. Það er um 0,113 stigum verra fyrir heilsuna að búa í einbýlishúsi

heldur en að búa í viðmiðunarhúsnæði. Það er þó betra, og í samræmi við tilgátu, að búa

í einbýlishúsi heldur en í íbúð eða raðhúsi.

Breytan saumid er sú eina í likaninu sem telst ekki marktæk svo neinu nemi. Hún

er þó nógu marktæk til að gefa til kynna að eitthvað samband sé á milli loftslags, hita og

raka, og heilsufars og þá að þessi tegund loftslags hafi neikvæð áhrif á heilsuna. Gefur til

kynna að þetta samband þurfi að rannsaka betur.

Tekjubreytan hegðaði sér óvenjulega í þessu líkani þar sem hún er marktækt

íhvolf. Ekki verður þó leitast leiða við að útskýra það hér hversvegna svo er, það væri

efni í alveg nyja rannsókn eitt og sér. Áhrif tekna eru mjög neivæð, að meðaltali, í lægri

tekjustigum en lítið eitt jákvæð á hæstu tekjustigum. Þannig er einstaklingur á tekjustigi

20 með jákvæð áhrif af tekjum á heilsu upp á 0,060 stig en einstaklingur á tekjustigi 5,

reyndar mjög fáir, er með neikvæð tekjutengd áhrif á heilsu upp á 0,180 stig. Neikvæð

áhrif lágra tekna eru því að vega meira heldur en jákvæð áhrif hárra tekna.


24


LokaorðLjóst er að tengsl eru á milli raka í húsnæði og heilsufars. Hér hefur verið leitt að

því líkum að mimunandi gerðir húsnæðis geti átt hlut að máli auk þess sem

loftslag, raki í umhverfinu, virðist hafa neikvæð áhrif á heilsu. Ekki fékkst þó úr

því skorið hér hvort það sé raki einn og sér sem hafi slæm áhrif á heilsu eða hvort

það sé hugsanlega í gegnum húsnæði þar sem hann veldur því að inniloft verður

óheilnæmara en ella.

Forsendur hafa verið gefnar fyrir því að rannsaka þessi atriði frekar.

Jafnframt þarf að skoða betur hvernig ólíkar tegundir húsnæðis hafa mismunandi

áhrif og auðvitað þyrfti með einhverju móti helst að meta ástand húsnæðis.

Janframt kom í ljós sérkennilegt samband heilsu og tekna, hvelft samband.

Það eitt og sér væri svo efni í aðra rannsókn.


25


Heimildir

WHO. 2009. WHO guidelines for indoor air quality: dampness and mould. Svæðisskrifstofa WHO í Evrópu. Vefslóð: http://www.euro.who.int/en/what-we-do/health-topics/environmental-health/air-quality/publications/2009/who-guidelines-for-indoor-air-quality-dampness-and-mould

WHO. 2007. Large analysis and review of European housing and health status (LARES). Svæðisskrifstofa WHO í Evrópu.Vefslóð:http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0007/107476/lares_result.pdf

GBN, 2011. Indoor air pollutants cause 50% of illnesses globally. Ghana Business News, 21. febrúar 2011.Sótt þann 22. mars 2011 af:http://www.ghanabusinessnews.com/2011/02/21/indoor-air-pollutants-cause-50-of-illnesses-globally/

Simon N. (2006). The relationship between housing conditions and health – some findings from the who lares survey of 8 european cities. Erindi flutt á Housing in an expanding europe: theory, policy, participation and implementation Ljubljana: Building Research Establishment. Vefslóð:http://www.google.is/url?sa=t&source=web&cd=5&ved=0CDYQFjAE&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fviewdoc%2Fdownload%3Fdoi%3D10.1.1.126.9655%26rep%3Drep1%26type%3Dpdf&ei=NenBTdv5A4SChQfNxeGsBQ&usg=AFQjCNGAv6yKE1veCXtCpbJ2qA7Tl8JrFw

Schwab M., McDermott A. og Spengler J.D. 1992. Using longitudinal data to understand children`s activity patterns in an exposure context: Data from the Kanawha Country Health Study. Environmental International 1992, 18. tölublað bls: 173-191.

Wilner, D.M., Walkley, R.P., Glasser, M.N. og Tayback, M. (1958). The effects of housing quality on morbidity; preliminary findings of the Johns Hopkins longitudinal study. American journal of public health and the nation's health, 48(12), 1607–15Vefslóð:http://ajph.aphapublications.org/cgi/reprint/48/12/1607.pdf

Biblían:Á íslensku, sótt þann 10. apríl af:http://snerpa.is/net/biblia/mose-3.htmÁ ensku, sótt þann 10. apríl af:http://etext.virginia.edu/toc/modeng/public/KjvLevi.html


26

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningThomson, H., Petticrew, M., & Morrison, D. (2001). health effects of housing improvement: systematic review of intervention studies. British Medical Journal, 323, 187-90.Vefslóð:http://www.bmj.com/content/323/7306/187.full.pdf

Wilner, D.M., Walkley, R.P., Schram, J.M., Pinkerton, T.C. og Tayback, M. (1960). Housing as an environmental factor in mental health: the Johns Hopkins longitudinal study. American journal of public health and the nation's health, 50(1), 55–63.Vefslóð:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1373218/pdf/amjphnation00302-0057.pdf

Wiltshire, S. Scottish Government, Communities Analytical Services. (2010). A select review of literature on the relationship between housing and health, Analytical Paper Series. Vefslóð:http://www.scotland.gov.uk/Topics/Built-Environment/Housing/supply-demand/chma/marketcontextmaterials/housingandhealth

Myndir:

Svæðisskipting í bandarískum könnunum:http://www.census.gov/

Meðalúrkoma í Bandaríkjunum:http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d3/Average_precipitation_in_the_lower_48_states_of_the_USA.png


27


ViðaukiHistogram fyrir breytur


28



29


Histogram fyrir ln breytur


30

Háskóli ÍslandsAðhvarfsgreiningScatterplot: heilsa og magnbreytur


31

lokaskýrsla

Documents

benedikt orri

hskli slands

hita og raka

skewness kurtosis

wilner og

heilsa og

bast vi

marktkt vi