Co-evolution of human and technology
都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描くでは独立変数として日最高気温，日平均水蒸気圧，65歳以上人口，人口密度を投入し都道府県別の熱中症搬送人員数を予測した．以前の記事ではe-Statからの社会疫学的指標を加えて熱中症搬送人員数を分析した．社会疫学的指標としては日最高気温，日平均水蒸気圧，都道府県人口に加えて過去30日間の平均気温，エアコン保有台数，年間収入のジニ係数，光熱・水道費，実収入，第1次産業就業者比率，第2次産業就業者比率，都市公園数，都市緑化割合，自然公園割合，自然公園数，生活保護被保護人員である．
今回は社会疫学的指標を独立変数として加えた熱中症搬送人員数の予測と実際を示す．
スマートウェルネス住宅調査の結果から一つの論文を紹介する．前回の投稿では血圧値と屋内温度変化との関係を見たが，今回はベースライン調査から住宅の屋内温度と血圧変動との相関関係を見たものである．表題の論文はここから読める．
“室内温度の不安定性が冬季の家庭血圧の日内変動および日間変動に与える影響：日本全国のスマートウェルネス住宅調査から” の続きを読む
Excelのピボットテーブルでクロス集計から統計解析まででも書いたが，統計解析の醍醐味は多変量解析にある．単変量解析では変数間の交絡の可能性が否定できず，重要なポイントを見落とすことがある．
統計の専門家ではないので完全に我流の方法であるが，多変量解析における変数選択の参考になるかと思い，記しておく．
過去に査読者とのやり取りの中で，変数選択の方法をかなり具体的に指示され，その通りにしないと通さないぞという言外の圧力を感じたことがある．
その時は違和感を感じつつもその通りにしたら通ったのだが，どうにもその違和感がずっと残っていた．いわく，単変量解析で有意になった変数のみを組み合わせて多変量解析に持ち込む，という手法だったのだが，本当にそれで良かったのだろうか？