基于SAS人口预期寿命影响因素分析报告.docx
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1、本科课程设计论文统计软件课程设计 设计题目:基于SAS人口预期寿命影响因素分析班 级: 统 计1105 姓 名: 吴 惠 指导教师: 缪 宁 2014年 6 月14 日摘要: 人均预期寿命是衡量一个社会的经济发展水平及医疗卫生服务水平的指标,与性别地区有着密切的联系。为了清楚地反应全国各个地区的人口平均预期寿命,为了国家领导人做出经济决策,为了为国家医疗卫生建设提供可靠依据,有关人员根据人口普查数据计算了各地区的人均预期寿命。现收集了全国31个地区的人均预期寿命,运用SAS分析的方法,对选取的数据进行分析,比较不同地区人均预期寿命的差异,并研究地区等因素对其影响。结果分析表明像上海、浙江、广东
2、这样的发展地区以及海南,云南这样生活环境优美的水乡之地人均预期寿命就要比贵州等偏远地区的长。 关键词:人口平均预期寿命 地区 地理位置 目录摘要1前言3一、研究背景4二、模型设定6(一)数据性质的选择6(二)影响因素的分析61、经济因素62、医疗卫生服务水平6三、资料的收集7四、资料分析8(一)描述统计量8(二)绘制散点图9(三)回归分析111、逐步回归法112、残差图12(四)多重共线性131、多重共线性132、多重比较14(五)对选择的因素与各省人均预期寿命进行相关性分析151、简单相关系数的计算15(六)各省人均寿命与各因素的系统聚类分析171、系统聚类法172、谱系图193、正态性检验
3、20(七)各省人均寿命与各因素的主成分分析211、简单统计量212、样本相关矩阵223、样本相关矩阵特征值224、特征向量22五、结论及建议23(一)结论23(二)政策建议23参考文献:24前言人口平均预期寿命(Life expectancy)是指假若当前的分年龄死亡率保持不变,同一时期出生的人预期能继续生存的平均年数。它以当前分年龄死亡率为基础计算,但实际上,死亡率是不断变化的,因此,平均预期寿命是一个假定的指标。这个指标与性别、年龄、种族有着紧密的联系,因此常常需要分别计算。平均预期寿命是我们最常用的预期寿命指标,它表明了新出生人口平均预期可存活的年数,是度量人口健康状况的一个重要的指标。
4、 寿命的长短受两方面的制约。一方面,社会经济条件、卫生医疗水平限制着人们的寿命,所以不同的社会,不同的时期,寿命的长短有着很大的差别;另一方面,由于体质、遗传因素、生活条件等个人差异,也使每个人的寿命长短相差悬殊。因此,虽然难以预测具体某个人的寿命有多长,但可以通过科学的方法计算并告知在一定的死亡水平下,预期每个人出生时平均可存活的年数。这就是人口平均预期寿命。它是运用科学的计算方法计算出来的。在过去的10年里,虽然各省的人均预期寿命都显著提高,但各省之间仍存在一定的差别。人体健康的决定性因素主要包括:医药、卫生、教育、常识和理性行为、经济状况和收入水平、环境因素。为了对中国各省人均寿命的影响
5、因素进行研究,分别从经济、医疗、自然地理位置、环境质量方面选取了3个因素的数据进行研究分析,得出了一些可靠地结论。一、研究背景:据一些专家估计,50年代初,我国人口的预期寿命在48岁左右。新中国成立以来,中国在加速工业化和现代化进程中,迅速完成了第一次卫生革命,即基本上控制并消除严重的传染病和寄生虫病。改革开放以来,中国有效地控制和防治各类传染病,其发病率和病死率降至历史低点,人民的卫生健康环境有了更加明显的改善,人口预期寿命提高迅速。据计算,我国人口男性预期寿命在19821983年为63.49岁,女性为66.77岁,1990年为66.35岁,女性为69.43岁,19992000年男性为68.
6、82岁,女性为71.95岁,说明,随着我国社会经济的健康快速发展,人民生活水平和生活质量不断得到提高,与此同时医疗卫生事业也不断取得新的进展,从而有效地降低了死亡率,保障了健康水平的提高【1】。第五次全国人口普查显示,2000年中国人口平均预期寿命已达71.4岁,10年间,提高了2.85岁。中国人口的平均预期寿命比世界平均水平高5岁,比发展中国家和地区高7岁【2】。 从地区来看,东部11个省、直辖市的人口平均预期寿命均接近或超过73岁,普遍高于中部和西部地区;西部12个省的人口平均预期寿命较低,除广西、重庆、四川、陕西和宁夏外都低于70岁;中部地区8个省的人口平均预期寿命基本 在7073岁。2
7、0世纪90年代以后,许多学者利用一国跨地区截面资料研究了收入不平等和地区之间的健康差异的关系,其结论并不完全一致。大部分学者认为收入不平等对人口健康状况产生了负面影响,较高的收入不平等与较高的婴儿死亡率、较高的低出生体重率以及较低的预期寿命联系在一起。如(Kap1an,1996;Kennedy and Kawachi,1996;Wilkinson,Kawachi and Kennedy,1998;lynch,1998等)。他们认为收入不平等可能反映了社会凝聚力(social cohesion)或者社会资本的恶化,而个人的健康状况不仅仅对于绝对收入水平的升降有反映,对于一些相对性的概念,诸如相对
8、剥夺、相对收入或者相对社会地位的变动也会有所反映。马磊,余振华在中国平均预期寿命的影响因素分析中指出影响人类预期寿命的因素主要有遗传和体质因素,生活水平,医疗卫生服务水平,人口受教育水平四大方面。为了更准确地说明各因素对预期寿命的影响,他们将人均GDP (取自然对数)、婴儿死亡率和文盲率看成原因变量,人均预期寿命当做结果变量,试图建立多元线性回归模型。 通过模型结果,他们得出,经济发展水平,医疗卫生服务水平,教育水平,都对对预期寿命的显著作用。他们根据模型的定量分析给出了一些政策建议。强调经济增长,同时还要努力提高教育和医疗卫生服务水平。乔轶娟在我国人均寿命影响因素计量分析中指出影响人均寿命的
9、因素有以下几个方面:一是从经济状况来看,人均GDP、年人均消费性支出。二是医疗卫生方面,选取人均拥有的卫生机构数、财政上用于卫生经费的年人均额。三是教育水平因素,选取每百人中有高中及高中以上教育水平的人数作为指标。四是人口内部的影响因素,考虑到各地普遍存在女性平均预期寿命大于男性,将男女性别比作为一项指标(以女性人数为基数);另将出生率作为一项指标是考虑到越是偏远山区和少数民族地区出生率可能越高,寿命反而可能越低。五是自然环境因素,将各省市自治区划分为东部、西部,以东、西之分作为影响因素。六是其他影响因素,选取城镇人口比重,平均每个家庭户的人口数。搜集数据,进行相关性分析,建立人均预期寿命模型
10、。得出结论,影响人均寿命的不只是一两个变量,而是一系列变量。文章所选取的1 0个指标从相关性判断,都影响人均预期寿命,但由于解释变量之间的相关性,采用所有的因素会影响判断,因此在建立模型中只能就重避轻,将一些影响不太显著的变量剔除,留下影响最显著的两个变量:人均GDP和出生率。所以,提高我国人均期望寿命的方法就是对影响寿命的因素施加影响,使人均寿命变量正向变化。二、模型设定 研究中国人均预期寿命的影响因素需要考虑以下几个方面: (一)数据性质的选择 由于时间序列数据在反映人均预期寿命上不显著,相比而言,各地区的截面数据更具有代表性和显著性,所以,本文选择了全国31个省市(除港澳台地区)的截面数
11、据为分析对象。 (二)影响因素的分析 根据实践经验,有众多因素会影响人均预期寿命。1、 经济因素 GDP指标是一个国家或地区经济发展状况的重要标志,也是影响一个国家或地区人口预期寿命的基础因素。随着经济的发展,人均GDP呈现明显增长趋势,随着人们收入水平的提高,人们对食物等方面的支出会随之增加,这自然对提高预期寿命有重要作用。同时,随着人均GDP的增加,人们生活水平提高, 会减少对质量差的低档食物的需求,会增加对质量合格的优质食品的消费,这对改善人们的健康状况、提高预期寿命有很大影响。 2、 医疗卫生服务水平 医疗卫生事业的发展能够改善人口的健康状况, 使人民免遭疾病的侵袭。自二战以来,人口平
12、均预期寿命迅速提高的重要原因之一就是一些国家进口了廉价而先进的医疗技术及药品。解放后,中国卫生事业迅速发展,成功地消灭或基本消灭了一些解放前严重威胁人民身体健康的烈性传染病,如霍乱、鼠疫、天花等,使全国人民的健康状况越来越好,特别是在广大农村,医疗卫生服务的进步有效地提高了农村人口预期寿命。 因此,本文将“人均GDP”、“卫生机构数”、“单位面积污染比”三个因素作为模型的解释变量。 三、资料的收集 本文获取了31个省市的资料,如下表: 变数 地区人口预期寿命 (岁)Y人均GDP(万元)X1卫生机构数 (个)X2单位面积污染比X3北京76.170234973418440天津4.916339542
13、3814822.0339河北72.5424583809634978.78788山西71.6520779399174070.55215内蒙古69.873728722677387.642276辽宁73.3434193347296205.26316吉林73.125906185431580.51282黑龙江72.372159321825884.662577上海78.1477205446089086.6873江苏73.9143907305718484.11215浙江74.744895295496140.56604安徽71.8516656247992720.68966福建72.55331062661322
14、62.4江西68.9515921340051275.86207山东73.9235893638857659.74843河南71.5421073757224273.56322湖北71.0822050327902909.74359湖南70.6619355552001629.68037广东73.2739978443144291.75258广西71.2916576323551872.76423海南72.921876046611225.9887重庆71.7320219164972234.19204四川71.21728972914940.748031贵州65.969214247072193.22034云南6
15、5.491368722365668.856448西藏64.371529449591.18110236陕西70.0720497339281111.68224甘肃67.471288225299597.014925青海66.0318346595980.9333333宁夏70.171964241492088.15029新疆67.411911914244116.407186数据源:(1)中国统计年鉴2009年 (2)国家统计局网站 http:/ b;input district $ y x1-x3;cards;北京76.1 70234973418440天津4.9163395423814822.0339河
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