データの事実：世界の温度関連死亡率
Vivian
2024/07/22
この分析は、温度の極端な変化が異なる国々の死亡率にどのように影響を与えるかを探ります。私たちは、記述統計、地理的視覚化、および相関分析を使用して、極端な寒さや熱による死亡のパターンや違いを明らかにします。私たちの調査結果は、温度関連の健康リスクの影響を軽減するために、特定の公衆衛生戦略が必要であることを強調しています。
出典: kaggle
与えられたデータセットに基づいて、Powerdrillはメタデータを検出し、分析し、次の関連する質問を提供します:
記述統計の要約:
温度関連の死亡の平均、中央値、標準偏差
各種類の温度関連の死亡についての最高および最低の値を持つ国
地理的分析の要約:
国々における温度関連の死亡の比較
地図やヒートマップを使用した死亡率の視覚的表現
相関分析の要約:
異なる種類の温度関連の死亡間の相関
極端な寒さと中程度の寒さによる死亡の関係分析
熱波と寒波の影響の要約:
死亡率に対する重要な熱波および寒波の影響
極端な出来事中の死亡率の比較と平均率
比較分析の要約:
先進国と発展途上国の間の温度極端による死亡率の比較
適応戦略とその効果の分析
異常値分析の要約:
データ内の異常値と異常の特定
異常値の背後にある理由の調査
データ品質と完全性の要約:
データ品質と完全性の評価
データの問題が分析と結果にどのように影響するかの評価
記述統計
温度関連の死亡に関する記述統計
極端な寒さ:
平均: 0.607857
中央値: 0.65
標準偏差: 0.240806
死亡者数が最も多い国: 中国 (1.06 人の死亡)
死亡者数が最も少ない国: カナダ (0.25 人の死亡)
中程度の寒さ:
平均: 5.62714
中央値: 5.485
標準偏差: 2.41741
死亡者数が最も多い国: 中国 (9.31 人の死亡)
死亡者数が最も少ない国: タイ (2.17 人の死亡)
中程度の熱:
平均: 0.31
中央値: 0.215
標準偏差: 0.260118
死亡者数が最も多い国: イタリア (0.94 人の死亡)
死亡者数が最も少ない国: スウェーデン (0.03 人の死亡)
極端な熱:
平均: 0.294286
中央値: 0.24
標準偏差: 0.14426
死亡者数が最も多い国: イタリア (0.67 人の死亡)
死亡者数が最も少ない国: スウェーデン (0.15 人の死亡)
これらの統計は、異なる国における温度の極端な影響が死亡に与える包括的な概要を提供し、温度関連のイベントへの脆弱性と反応の変動を強調しています。
地理的分析
概要
温度関連の死亡の地理的分析は、地図を使用して効果的に視覚化されています。この視覚化は、異なる地域における温度の極端および中程度の状態が死亡率に与える影響を理解するのに役立ちます。
ヒートマップからの重要な観察
高い中程度の寒さによる死亡:
中国と日本は、それぞれ9.31および9.04の中程度の寒さによる死亡数の最も多い数字を示しており、これらの国における中程度の寒さの温度が死亡に与える影響が顕著であることを示しています。
イタリアとイギリスもそれぞれ8.51および7.62の高い数値を示しています。
極端な寒さによる死亡:
中国は、1.06の最も高い極端な寒さによる死亡を報告しており、これは他の国と比較して著しく高いです。
イタリアやイギリスなどの他の国も相対的に高い値 (0.85および0.86) を示しています。
中程度の熱による死亡:
イタリアは中程度の熱による死亡が0.94で最も高いです。
続いてブラジルと台湾がそれぞれ0.48および0.60の中程度の熱による死亡を持っています。
極端な熱による死亡:
イタリアは再び、0.67の極端な熱による死亡数で最も目立っています。
中国とスペインがそれぞれ0.40および0.52で続きます。
結論
ヒートマップの視覚化は、異なる国々における温度の極端の死亡への影響の違いを明確に示しています。イタリア、中国、そしてイギリスは極端な温度条件と中程度の温度条件の両方に特に影響を受けています。この分析は、各国が直面する特定の気候リスクに合わせた公衆衛生の介入および政策の必要性を強調しています。データは、いくつかの地域が寒さと暑さの両方の極端に対して顕著な脆弱性を示していることを示唆しており、温度関連の健康リスクに対する回復力と準備の強化の重要性を強調しています。
相関分析
1. 極端な寒さと中程度の寒さの間の相関
相関係数: 0.681667
解釈: 極端な寒さによる死亡と中程度の寒さによる死亡の間には中程度の正の相関があります。これは、極端な寒さによる死亡が多い国では中程度の寒さによる死亡も多い傾向があることを示唆しています。
2. 極端な熱と中程度の熱の間の相関
相関係数: 0.756425
解釈: 極端な熱による死亡と中程度の熱による死亡の間には強い正の相関があります。これは、極端な熱による死亡が多い国は中程度の熱による死亡も多いことを示しています。
3. 極端な寒さと極端な熱の間の相関
相関係数: 0.503603
解釈: 極端な寒さによる死亡と極端な熱による死亡の間には中程度の正の相関があります。これは、極端な寒さによる死亡が多い国は極端な熱による死亡も多い可能性があることを示唆していますが、関係は他の相関と比較して強くありません。
4. 中程度の寒さと中程度の熱の間の相関
相関係数: -0.141916
解釈: 中程度の寒さによる死亡と中程度の熱による死亡の間にはわずかな負の相関があります。これは、中程度の寒さによる死亡が多い国では中程度の熱による死亡がわずかに少ない傾向があることを意味します。
要約
分析は、類似の温度極端（寒寒および熱熱）間の有意な正の相関を示しており、1種類の温度極端（寒さまたは熱）に対して脆弱な国はその極端と中程度の形態の両方でより多くの死亡を経験する可能性があることを示しています。しかし、中程度の寒さと中程度の熱の間の負の相関は、1方の死亡が増加しても他方の死亡が増加しないという異なるパターンを示唆しています。この包括的な分析は、異なる国における温度の極端が死亡に与える影響を理解するのに役立ちます。
熱波と寒波
重要な気象イベント中の死亡率の分析
主な調査結果:
異なる温度カテゴリの平均死亡率:
極端な寒さ: 100,000人あたり0.607857人の死亡
中程度の寒さ: 100,000人あたり5.62714人の死亡
中程度の熱: 100,000人あたり0.31人の死亡
極端な熱: 100,000人あたり0.294286人の死亡
死亡率における顕著な偏差が見られる国:
中程度の寒さ: いくつかの国で顕著な偏差が見られました:
中国、イタリア、日本は、平均よりも高い死亡率を示しました。
ブラジル、カナダは、平均よりも低い死亡率を示しました。
偏差の視覚化:
棒グラフは、さまざまな国での温度の極端による死亡率の重要な偏差を示しています。中国、イタリア、日本は中程度の寒さによる死亡率が平均より高いことを示しており、ブラジル、カナダは負の偏差を示しています。
影響:
データは、特定の国が中程度の寒さの条件により悪影響を受けやすい可能性があることを示唆しています。これには、人口統計の違いや医療インフラ、地域の気候適応など、さまざまな要因が含まれます。
負の偏差を示す国々は、中程度の寒さの条件に対してより良い回復力や準備を持っている可能性があります。
推奨事項:
さらなる調査: 極端な気象条件中の死亡率の偏差に寄与する特定の要因についての詳細な分析。
政策の実施: 偏差が高い国は、有害な温度条件にうまく対応するため、公衆衛生戦略とインフラを強化することを検討すべきです。
この分析は、極端な温度条件が異なる国々の死亡率にどのように影響するかについての基礎的な理解を提供し、最も影響を受ける地域への特定の介入の必要性を強調しています。
比較分析
発展段階に応じた死亡率
提供されたデータは、温度の極端による死亡率の発展した国と発展途上国の間の明確な違いを示しています:
極端な寒さ:
発展した国は、発展途上国に比べてわずかに低い死亡率 (0.59) を示しています。
中程度の寒さ:
発展した国は、発展途上国よりも著しく高い死亡率 (6.18) を示しています。
中程度の熱:
発展した国は再び、発展途上国よりも高い死亡率 (0.45) を示しています。
極端な熱:
中程度の熱と同様に、発展した国は発展途上国よりも高い死亡率 (0.42) を示しています。
極端な温度への適応
異なる地域が極端な温度にどのように適応しているかは、死亡率から推測することができます:
発展した国:
極端な寒さにおける低い死亡率を示していますが、中程度および極端な熱条件における高い死亡率があります。これは、寒さへの適応は良好であるが、熱に対処する効果は低いことを示唆しています。
発展途上国:
熱関連の条件に対する一貫して低い死亡率は、発展途上国の方が高温に対してよりよく適応または慣れていることを示唆していますが、極端な寒さにおいては死亡率が高いです。
死亡率を減少させる適応の効果
ヒートマップの視覚化は、適応の効果に関する明確な比較を提供します:
極端な寒さ:
両地域は似たような効果を示し、発展した国の方がわずかに効果的です。
中程度の寒さ:
発展した国の方が高い死亡率を示し、発展途上国よりも適応の効果が低いことを示唆しています。
中程度および極端な熱:
発展途上国は、発展した国よりも著しく低い死亡率を有し、より効果的な適応を示しています。
結論
発展した国 は極端な寒さ に適応するのがより効果的ですが、熱に対処する効果が低い、中程度および極端な熱の条件における死亡率が高いことに反映されています。対照的に、発展途上国 は他の条件においてより適応されているように見え、これらのカテゴリにおいて死亡率が低く、極端な寒さにおいてはわずかに効果が低いです。この分析は、各発展段階が直面している特有の課題に応じた温度の極端に対する適応策を強化するための地域別戦略の重要性を強調しています。
異常値分析
影響分析
極端な寒さ: 異常値の平均は0.78で、非異常値の平均0.579よりも高いです。
中程度の寒さ: 異常値の平均が6.63で、非異常値の平均5.46よりもかなり高いです。
中程度の熱: 異常値の平均は0.74で、非異常値の平均0.238よりもかなり高いです。
極端な熱: 異常値の平均は0.595で、非異常値の平均0.244よりもわずかに高いです。
視覚化分析
ボックスプロット: 異常値の平均と非異常値の平均の明確な区別を示しています。特に「中程度の寒さ」のカテゴリーでは、異常値の平均がかなり高いです。
散布図: 異常値が存在する特定の気象イベントを強調しており、極端な熱は異常値と非異常値の間で目立つ平均値の偏差を示しています。
全体として、 分析は、異常値がそれぞれのカテゴリーで高い平均値を持つ傾向があり、これらの異常がより厳しい気象条件に関連している可能性を示唆しています。視覚化は、これらの違いを明確に描写し、データセットにおける異常値の分布および影響を理解するのに役立ちます。
データ品質と完全性
概要
データセットは、欠損値、データ型の不整合、および異常値の存在に焦点を当てて、品質および完全性が評価されました。この評価は、さらなる分析のためのデータの完全性および有用性に関する洞察を提供します。
主な調査結果
欠損値
すべての列に欠損値は検出されませんでした。
一貫性: すべての列に0の欠損値があり、高いデータの完全性を示しています。
データ型
列ごとのデータ型の多様性:
観察されたタイプ: 'object', 'float64', 'int64'。
潜在的问题: 'object' データ型の存在は、分析のニーズに応じて変換または追加の解析が必要です。
異常値
一部の列に異常値が存在します:
統計: 平均 = 0.50、標準偏差 = 1.00、最小 = 0.00、最大 = 2.00。
特定の観察: 少なくとも1つの列に異常値が存在し（2つの異常値が記載されています）。
影響:異常値は、データ分析の結果を歪める可能性があり、さらなる調査または是正が必要です。
結論
データセットは、欠損値が検出されない高い完全性のレベルを示しています。しかしながら、異なるデータ型や特定の列における異常値の存在は、さらなる分析を行う前に追加の前処理ステップが必要であることを示唆しています。必要に応じてデータ型を標準化し、異常値の原因と影響を調査することを推奨します。
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