공간통계학에 의한 한국의 사망률 연구

Study of Korean Mortality by Means of Spatial Statistics

에셜론 해석(Myers et al., 1997)은 공간 데이터의 위상 구조를 체계적이며 객관적으로 조사하는 방법이다. 이 방법은 또한 표면 변수의 지역 모니터링에 대한 관심 분야의 채굴에도 유용하다. 공간 검색 통계량(Kulldorff, 1997)은 우도비를 기준으로 유의하게 높거나 낮은 비율을 나타내는 영역에 대한 검색 및 추론을 하는 방법이며, 이러한 영역을 핫스팟(hotspot)이라고 한다. 에셜론 해석법과 공간 검색 해석법을 이용한 핫스팟 검출에서는 일변량 공간 데이터에만 적용이 가능했다. Kurihara et al.(2006)에서는 주성분분석에 의해서 차원축약을 행함으로써, 다변량 공간 데이터에도 이 방법을 확장 적용시켜 핫스팟 영역을 검색하고 있다. 본 연구에서는 공간 검색 통계량을 바탕으로 한 에셜론 해석의 시도와 함께 사망 원인에 관한 역학적 데이터에 이 방법을 적용해서 핫스팟을 검색한다. 또한 또 하나의 검색 방법인 플렉시블 검색(flexible scan; Tango and Takahashi, 2005) 방법을 적용, 두 방법에 의한 핫스팟 검색 결과를 비교, 검토한다.

Echelon analysis (Myers et al., 1997) is a method to investigate the phase-structure of spatial data systematically and objectively. This method is also useful to prospect the areas of interest in regional monitoring of a surface variable. The spatial scan statistic (Kulldorff, 1997) is a method of detection and inference for the zones of significantly high and low rates based on the likelihood ratio. These zones are called hotspots. Kurihara et al. (2006) detected the hotspots area for geospatial lattice data based on the echelon analysis. This method is also valid for the detection of univariate lattice data. The present paper takes an approach to echelon based on the spatial scan statistics and apply this method to epidemiological data concerning some causes of death. In this study we also apply another scanning method of flexible scan (Tango and Takahashi, 2005), then compare each results of them.