長寿の要因について」

「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
Pearson
の相関係
数
有意確率
(両側)
N
Pearson
の相関係
数
有意確率
(両側)
N
高齢子供
者数の数
1 .847
**
.000
47
.847
**
47
1
.000
47
相関係数は0.847で強い正の関連があると言える。
47
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
Pearson
の相関係
数
有意確率
(両側)
N
年間平均気 Pearson
温
の相関係
数
有意確率
(両側)
N
高齢者年間平
数
均気温
1
.032
.830
47
.032
47
1
.830
47
相関係数は0.032でほとんど関連はないと言える。
47
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
高齢者数
量
1
-.330*
Pearson の
相関係数
.024
有意確率 (
両側)
N
47
47
*
-.330
1
インスタント
Pearson の
ラーメン消費量相関係数
.024
有意確率 (
両側)
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
①子供の数は長寿の人口を高める
モデル集計
モデル
R
.847a
推定値の標準誤
差
R2 乗
調整済み R2 乗
.718
.712
184806.643
di 1
me
ns
io
n0
a. 予測値: (定数)、高齢者数。
係数a
モデル
標準化されて標準化
いない係数
係数
標準誤
差ベータ t 値
B
1
(定数)
-.250
- 44046.
929
11016.
504
高齢者 419.34 39.164 .847 10.70
数
6
8
a. 従属変数子供の数
有意
確率
.804
.000
・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。
② 年間の平均気温が高いと長寿の人口が
高くなる
モデル
R
.032a
モデル集計
調整済み R2 推定値の標
乗
準誤差
R2 乗
.001
-.021
2.5072
di 1
me
ns
io
n0
a. 予測値: (定数)、高齢者数。
係数a
モデル
標準化されて標準化
いない係数
係数
標準誤
差ベータ t 値有意確率
B
1
(定数)
-.250
.804
- 44046.
929
11016.
504
.000
高齢者 419.34 39.164 .847 10.70
数
6
8
a. 従属変数子供の数
・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
.330a
調整済み推定値の標
R2 乗
準誤差
R2 乗
.109
.089
739.389
dim 1
ens
ion
0
a. 予測値: (定数)、高齢者数。
係数a
モデル
標準化されてい標準化
ない係数
係数
標準誤
有意
差
B
ベータ t 値確率
1
(定数) 5774.6 176.22
32.76 .000
94
7
9
.157 -.330
高齢者 -.367
- .024
数
2.344
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

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