第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

投稿

都道府県別全がん死亡率に及ぼす生活習慣要因の影響度分析−自治体のがん対策の視点から−

田辺 和俊＊ 1 鈴木 孝弘＊ 2
目的

国の指針「第 3 期がん対策推進基本計画」（2017〜22年度）に盛り込まれなかった死亡率削

減の数値目標について，いくつかの都道府県が独自に設定する方針であるとされている。本研
究では，自治体の実情を踏まえたがん対策に有用な情報を提供するために，都道府県別の全がん死亡率に及ぼす生活習慣要因の影響度分析を試みる。
方法 平成27年の全がんの年齢調整死亡率の都道府県別データを目的変数とし，24種の生活習慣要因を説明変数とする重回帰分析を行い，全がん死亡率に対して統計的に有意な影響を及ぼす要因を探索し，その影響度を推定した。
結果 47都道府県の全がん死亡率を下げる防御要因としてスポーツ行動者率，がん検診受診率，乳
卵類と果物の摂取量の 4 要因，死亡率を上げる危険要因として健康無関心者率，喫煙率，飲酒率，食塩摂取量の 4 要因，計 8 種の影響要因を見いだした。さらに，国内でがん死亡率が突出して高い青森県について要因の影響度を分析した結果，健康意識の向上が死亡率の低下に不可欠であり，そのための方策を提案した。
結論 自治体のがん対策だけでなく，コホート研究や症例対照研究の検討要因についても有用な情報が得られた。
キーワード

全がん死亡率，都道府県差，生活習慣要因，影響度分析，重回帰分析

Ⅰ 緒

言視の方針に転換し，都道府県に対しては独自に目標値を設定する等，地域の特性に応じた自主

日本人のがん（悪性新生物）による死因順位1）

的かつ主体的な施策も盛り込み，都道府県がんは1981年以降，第 1 位を占め ，2015年におけ対策推進計画の見直しを行うことが望ましいとる年齢調整死亡率（人口10万対，以下，死亡率）

した。

は 男184.6， 女87.7で あ る1）。 国 は，2007年 のがんの発生要因としては，喫煙や飲酒，塩分

がん対策基本法の施行を機に，医療水準の均ての摂取過多等の生活習慣の他，ピロリ菌やウイん化を押し進めているが．2016年の死亡率は最

ルスの感染等の生物的要因，放射線や紫外線，も高い青森県が152.3，最も低い長野県が104.5

アスベストの被爆等の物理的要因が挙げられてと地域間格差が存在しており2），独自にがんのいる5）。その他，社会・経済，地理環境等の外死亡率削減を目標とした施策を展開している地的要因も影響するとされる6）。このように複雑

3）方自治体もある 。一方，がん対策の国の指針

ながんの原因を解明するために，様々な手法をに関して，政府は2017年10月24日，「第 3 期が用いた疫学研究が行われてきた7）。その中でも，ん対策推進基本計画」を閣議決定した4）。その各種要因の相対的影響度を定量的に推定する方

中で死亡率削減の数値目標について国は予防重法としては，がん死亡率を目的変数，複数の要＊ 1 東洋大学現代社会総合研究所客員研究員 ＊ 2 同大学経済学部経済学科教授― 15 ―

第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

因を説明変数とする重回帰分析法8）がある。前は全がんの男女合計の死亡率を対象にした。

報9）ではこの手法によって都道府県別肺がん死

平成27年の都道府県別の全がんの年齢調整死

亡率に対する関連要因について有用な情報を得亡率（人口10万対）2）を目的変数に使用したが，た。

図 1 に示すように，男女間に大きな差があり，そこで本研究では，都道府県別のがんの年齢

男性の全国値164.9は女性の86.1の倍近い。し

調整死亡率を目的変数，多数の生活習慣指標をかし，男女間で都道府県別の差異の傾向は似て説明変数とし，非線形回帰分析の一手法として

おり，相関係数は0.708と高い。したがって，注目されているサポートベクターマシンにより男女合計の全がん死亡率の解析から得られた影

影響要因を探索する実証分析を試みた。これに響要因は，男女別の死亡率をかなりの程度で説より得られる各種要因のがん死亡率に対する相明するものと考えられる。
第二の検討点は，説明変数にどのような指標

対的影響度は自治体のがん対策にとって有用なを用いるべきかという問題であり， 2 つの考え情報であると考えられる。

方がある。 1 つの考え方は，がん死亡原因に対Ⅱ 方法する理論または仮説を立て，それに基づく比較的少数の説明変数を設定し，多くの場合，説明

がん死亡要因を統計的モデルによって解明す

変数を固定して重回帰分析を行う理論主導アプる手法を設計する際，いくつかの検討すべき点

ローチである。この手法の目的は，設定した理がある。第一は，目的変数に用いる死亡率の内論や仮説ががん死亡デ−タをどの程度説明する

容である。がんの原因は部位別，性別，さらにかを検証することに重点が置かれる。著者によは年齢階層別で異なるとされ，疫学的観点からり理論や仮説が異なるため，結果が異なること

はこれらの対象別に解析して影響要因を解明すが多い。また，説明変数が少数なため，一般にることが最善の方法である。しかし，自治体に回帰分析の決定係数が低く，死亡データを十分とっては，そのような多種類のがん要因につい再現しないことも多い。

ての個別の情報より，できるだけ包括的な情報

一方，それと逆に入手可能な多数の説明変数の方が施策に反映させやすいと考え，本研究でを用いて解析し，その中から変数選択法を用いてがん死亡データを再現する必要

図 1 都道府県別の全がんの年齢調整死亡率（人口10万人当りの死亡者数）

最小限の説明変数を探索するデー
タマイニング的手法がある。この

200

手法の目的は，回帰分析に用いた既存データだけでなく，未知の男
年齢調整死亡率︵人口 万対︶

データに対しても高精度の結果を

150

男女計

同予測値

与える予測システムを開発することである。したがって，有効な説
明変数をいかに探索するかに力点が置かれる。

10100

本研究では，地域のがん対策に女資する情報を提供するという観点から，これら 2 つのアプローチの
沖縄
鹿児島
宮崎
大分
熊本
長崎
佐賀
福岡
高知
愛媛
香川
徳島
山口
広島
岡山
島根
鳥取
和歌山
奈良
兵庫
大阪
京都
滋賀
三重
愛知
静岡
岐阜
長野
山梨
福井
石川
富山
新潟
神奈川
東京
千葉
埼玉
群馬
栃木
茨城
福島
山形
秋田
宮城
岩手
青森
北海道

50

中間的手法を取る。すなわち，がん死亡との関連が想定され，これまで検証された多数の生活習慣指出所

男・女・男女計：平成27年都道府県別年齢調整死亡率，同予測値：男女計の死亡率についての本研究の解析法による予測値― 16 ―

標を説明変数に用いて重回帰分析

第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

法により一括解析し，それらの中から変数選択法により，がん表 1 説明変数の定義，国内平均，死亡率との相関係数およびデータの出所
説明変数

定義

死亡に対して影響を与える要因を探索する実証的手法である。
そこで，先行研究で検証された多数の指標の中から検証例が多い24種の指標（表 1 ）を説明変数に選定した。すべて出所欄に示した政府統計から各都道府県のデータを入手し，それぞれ単位が異なるため，最小値 0 と最大値 1 となるよう規格化して解析に用いた。
このうち，「国民生活基礎調査」からの指標値の計算法を以下に記す（表番号は「平成13年
国民生活基礎調査健康票第 4巻」の集計表番号）
。①がん検

国内
平均

胃・肺・大腸・子宮・乳がん検診の平均受診率（％） 16.3
がん検診
喫煙
たばこを毎日または時々吸う人の比率（％）
27.0
禁煙
たばこを吸わない人の比率（％）
64.7
飲酒
酒を飲む人の比率（％）
38.2
禁酒
酒を飲まない人の比率（％）
56.8
規則食事
規則正しく食事をとっている人の比率（％）
51.2
バランス食事 バランスの取れた食事をしている人の比率（％） 36.9
薄味食事
薄味の食事をとっている人の比率（％）
30.9
適量食事
食べ過ぎないようにしている人の比率（％）
38.5
運動
適度な運動や身体活動をしている人の比率（％） 33.1
睡眠
睡眠を十分にとっている人の比率（％）
38.0
健康無関心 健康のために特に何もしていない人の比率（％） 16.3
無ストレス 悩みやストレスなしの人の比率（％）
44.0
スポーツ
スポーツ行動者の比率（％）
72.2
魚介類
世帯当たりの魚介類の年間支出額（千円）
84.6
肉類
世帯当たりの肉類の年間支出額（千円）
58.7
乳卵類
世帯当たりの乳卵類の年間支出額（千円）
36.0
野菜海藻
世帯当たりの野菜海藻類の年間支出額（千円）
89.0
果物
世帯当たりの果物の年間支出額（千円）
36.5
茶類
世帯当たりの茶類の年間支出額（千円）
12.4
脂質
成人 1 人 1 日当たりの脂質摂取量（ｇ）
58.8
食塩
成人 1 人 1 日当たりの食塩摂取量（ｇ）
13.4
エネルギー 成人 1 人 1 日当たりのエネルギー摂取量（Kcal） 2 059
BMI
肥満度指数（Body Mass Index）
22.9

相関
係数

出所

‑0.030 国生
0.287 同上
‑0.464 同上
0.178 同上
‑0.228 同上‑0.228 同上‑0.313 同上‑0.108 同上‑0.188 同上‑0.273 同上‑0.026 同上
0.446 同上
0.121 同上
‑0.380 社会
0.161 家計
‑0.119 同上‑0.355 同上‑0.020 同上‑0.218 同上‑0.092 同上‑0.160 栄養
0.126 同上
‑0.085 同上
0.192 同上

出所

国生：国民生活基礎調査，社会：社会生活基本調査，家計：家計調査，栄養：国民栄
養調査，いずれも平成13年時点

診：表13，男性と女性についての胃がん・肺がら入手したがん検診受診率等は，平成13年よりん・大腸がん，および女性についての子宮が前はデータが公表されていない。そのため，説ん・乳がん，合計 8 種のがん検診の受診率の有

明変数のデータは平成13年時点に統一せざるを効性を考慮するために各都道府県の部位別がん

えず，がん死亡率との時間差は14年になる。喫死亡率で加重平均した値，②喫煙・③禁煙：表

煙等の生活習慣ががんを発生させ，死亡に至ら11，「たばこを毎日吸っている」または「時々せるまでの年月を10〜20年としている論文が多吸う日がある」・「吸わない」と回答した人の比いこと10）11）を参照すると，14年の時間差は十分

率，④飲酒・⑤禁酒：表10，「酒を飲む（量は長いとはいえないが，許容可能な程度であり，不問）」・「飲まない」と回答した人の比率，⑥

本研究において14年前の説明変数データを用い

規則食事・⑦バランス食事・⑧薄味食事・⑨適た解析から得られたがん要因の結果はある程度

量食事・⑩運動・⑪睡眠・⑫健康無関心：表14，の信頼性を有すると考えられる。

それぞれ該当する回答（表 1 参照）をした人の第四の検討事項は，回帰分析の手法である。

比率，⑬無ストレス：表 9 ，「悩みやストレス

がん死亡率の影響要因を探索したこれまでの研なし」と回答した人の比率，である。

究では線形重回帰分析（OLS）が多用されてい第三の検討点は，がん死亡率と説明変数の間るが，死亡率と説明変数との間に必ずしも線形の時間差をどの程度に設定すべきかという問題性が成立するとは限らないため，回帰決定係数である。喫煙や飲酒，食品摂取等の生活習慣がが低く，信頼性に乏しい結果が多い。目的変数

がんを発生させ，死亡に至らせるまでには長いと説明変数の非線形関係に対処するために，一年月がかかるとされている。したがって，説明部の説明変数の 2 乗の項の追加や，対数変換を

変数はがん死亡データより長年月遡った時点の行った論文がある。また，説明変数間の交絡作

データを用いるべきと考えられるが，これまで用に対処するために 2 変数の積の項を追加しては目的変数と説明変数は同時点のデータを用い解析した論文がある。しかし，これらの対処はており，時間差を考慮した研究は見当たらない。

限定的であり，完全な解決策とはいえない。

表 1 の説明変数の内，「国民生活基礎調査」か― 17 ―

本研究では，これらの問題を解決するために

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非線形重回帰分析を採用し，その手法としてサセット，その他の都道府県をまとめた学習12）‑14）を適ポートベクターマシン（以下，SVM）

セットを用いてSVMモデルを最適化し，予15）用し，ソフトウエアLIBSVM Ver. 3.11 を用測セットのデータを入力して死亡率の予測値

いた。SVMは，カーネルと呼ぶ非線形関数をを求め，次の都道府県以下について同様の操用いて多次元空間に写像した後に線形解析を行

作を繰り返し，全都道府県の全がん死亡率のうことで，高速処理が可能，局所解の問題がな

予測値と実測値との平均二乗誤差（RMSE）

い等，多くの利点がある。また，SVMでは目を求める。

的変数と説明変数の非線形性や説明変数間の交②感度を求める変数は実際の数値に設定し，そ絡作用がカーネル関数により自動的に対処されの他の変数は全県の平均値に設定したデータるため，説明変数の前処理の必要がない。そのセットを最適モデルに入力して出力値を求め，ため，現時点では最も有効な多変量解析手法の

当該変数の実測値を説明変数，出力値を目的一つとされる。

変数とする単回帰分析を行い，回帰直線の傾

多数の説明変数の中から影響要因を探索する

きをその変数の感度とする。

ためには，SVMのモデルパラメータと説明変③全説明変数の中で感度の絶対値が最小の変数数の最適化が必要になる．前者については， 1を取り除きつつ以上の操作を繰り返し，全都

個抜き交差検証法（LOOCVT）を用いて 3 つ

道府県についてのRMSEが最小になる説明変のモデルパラメータの最適化を行った。後者に数の組み合わせを影響要因とする。

ついては，一般に重回帰分析では，有効でない

Ⅲ 結

説明変数を追加すると過学習状態に陥り，学習果

誤差は減少するが，予測誤差は増大するため，
必要最小限の説明変数を抽出する変数選択が不以上の方法により，24種の説明変数の中から可欠である。本研究では，迅速な変数選択法と影響要因を探索した結果，表 2 に示す 8 種の説

して感度分析法を採用した。この方法は，目的

明変数を用いたときに死亡率の予測誤差

変数に対する各説明変数の正味の感度を計算し，（RMSE）が最小となった。その時の予測値は感度の低い変数を順次削除しながらSVMモデ

図 1 に示すように実測値をおおむね再現し，決ルを最適化し，予測誤差が最小となる変数の組

定係数（R2）0.498から危険率 1 ％水準で有意を探索する方法である。筆者らはこの方法の有と判定される。一方，同じデータを用いてOLS

効性を様々な問題において実証している9）16）‑18）。 を実行する（変数選択はF値および標準偏回帰
そこで，以下の手順により影響要因の探索を係数が最小の変数を順次削除する方法）とR2は行った。

0.297と非常に低くなり，有意と判定されない。

①47都道府県の 1 つの都道府県のデータを予測したがって，非線形回帰分析SVMの適用が有

表 2 影響要因 8 種の感度，影響度，記述統計，および青森県と長野
県の要因値とその順位
感度

長野県
影響度 記述統計 青森県
影響要因（％）
防御要因 危険要因
最小 最大 数値 順位 数値 順位
スポーツ
健康無関心
喫煙
飲酒
がん検診
乳卵類
食塩
果物
注

‑0.272
0.253
0.211
0.191
‑0.165‑0.1420.112‑0.10425.5 56.0 75.7 56.0
22.0 11.4 17.1 17.1
15.3 16.0 26.2 24.5
12.6 22.8 31.2 28.1
9.4 44.7 80.3 59.4
7.0 27.5 43.0 29.6
4.3 8.6 11.9 10.7
3.8 22.3 47.9 29.2

1 68.1
1 11.4
2 19.08 27.025 66.9
6 38.915 11.8
15 36.3

32
47
31
20
43
41
2
38

1） 記述統計および青森県と長野県の数値：平成27年時点
2） 青森県と長野県の順位：防御要因については昇順，危険要因については降順の順位― 18 ―

効であり，表 2 の 8 種の要因は47都道府県の全がん死亡率を統計的に有意に説明する
影響要因であるといえる。
8 種の要因の影響度は，感度を 2 乗し，合計が100％になるよう規格化することで算出した。「スポーツ」「健康無関心」「喫煙」「飲酒」の上位 4 要因の影響度の合計が75.4％になり，これらの要因の寄与が非常に高いことがわかる。また，感度の符号が正の要因である「健康無関心」「喫煙」「飲酒」「食塩」は死亡率の増大に寄与す第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

る危険要因であり，符号が負の要因である「スする注意の必要性を示唆する。

ポーツ」「がん検診」「乳卵類」「果物」は死亡影響要因 2 位の「健康無関心」については，率の減少に寄与する防御要因であるとみなすこ

健康への関心が低いほどがんの発見が遅れることができる。

とが実証されている22）が，無関心者の比率が全がんの死亡率に高い割合で影響することを数量Ⅳ 考

察的に示したのは本研究が初めてである。この結果は自治体のがん対策だけでなく，コホート研

都道府県別の全がん死亡率の要因を解析した
林ら19）は，健康・栄養関連指標を用いて重回帰究や症例対照研究の検討要因についても有用な情報を提供すると考えられる。

分析を行い，男性では生魚介類，アルコール飲「喫煙」が肺がんだけでなく，様々ながんの料等が，女性ではアルコール飲料，イモ類等が発生や死亡に影響することが多くの研究23）24）で有意の要因であると報告している。しかし，喫実証されていることから，喫煙率が全がん死亡

煙や運動関連の指標が有意となっていない点や，率に対しても高い影響度を示すと予想された。

また，決定係数が示されてなく回帰モデルの評

喫煙率が要因 8 種中の 3 位と高く，全がん死亡

価ができない点に問題があり，結果の信憑性に率への影響が大きいことを示す本研究の結果は疑問が残る。

それらと整合する。

本研究で得られた 8 種の要因についてみると，「飲酒」が全がんの危険因子であることは多まず，「スポーツ」が感度 1 位，がん死亡へのくの研究で証明されている25）26）が，その影響度

影響度25.5％で防御要因になったことが注目さを数値的に示した研究は見当たらない。旭ら27）れる。がんの予防に運動・身体活動が有効であは都道府県別の飲酒率と全がん死亡率との偏相

20）21）り，肥満の指標BMIを説明変数に用いて重関係数を求めたが，男女とも有意でなく，本研

回帰分析を行った先行研究は多い。しかし，日究の結果とは一致しない。これは彼らが飲酒率

常的にスポーツや運動を行っている人の比率をと喫煙率の 2 変数のみを用いて解析したためと説明変数として重回帰分析を行い，この指標が思われる。

がん予防に大きな影響を与えることを示した研「がん検診」の有効性についてはこれまで多究は見当たらない。また，「国民生活基礎調

くの論文28）29）が議論しているが，本研究では上査」からデータを入手した運動者率も説明変数

記のように，男性と女性の胃がん・肺がん・大に採用して解析したが，この指標は感度が非常

腸がん，および女性の子宮がん・乳がんの 8 種に低く，影響要因にならなかったことも注目さのがん検診の受診率から算出した検診受診率がれる。「社会生活基本調査」からデータを入手

全がんの死亡率に対し高い割合で影響し，がんしたスポーツ活動者率には，散歩・体操だけで検診の有効性を示唆する結果が得られた。このなく，ボウリング，水泳，釣り，ジョギング，結果を検証するために，個人単位のデータを利ゴルフ等，様々なスポーツの活動者が含まれて用した解析が必要である。

いるため，合計の活動者率は72.2％と非常に高「乳卵類」および「果物」の摂取ががん予防い。一方，「国民生活基礎調査」から入手したに有効なことは多くの論文30）で検証されている。

運動者率は，「適度な運動や身体活動をしていしかし，各種の説明変数とともに重回帰分析をる 」 と 回 答 し た 人 の 比 率 で あ り， 全 国 平 均

行い，全がん死亡率に対する相対的影響度を定

33.1％はスポーツ活動者率よりかなり低い。ま

量的に示した先行研究は見当たらない。

た，両指標値の都道府県間の相関係数は0.483「塩分」の過剰摂取が胃がんを引き起こす31）と低く，両調査の対象が異なる可能性が高い。

ことは知られているが，全がんに対する影響を

以上の結果は，都道府県別の集計データを用い調べた研究はない。塩分摂取量が全がんの死亡て重回帰分析を行う際に，用いる説明変数に関に対しても影響要因であることを示したのは本― 19 ―

第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

研究が初めてである。

活動率，インターネット利用率等の最下位をも以上の結果を総括すると，都道府県の全がんたらし34），さらにこれらの要因が健康意識の低死亡率に対して 8 種の要因が影響し，それらのさ，無関心につながり，最終的に，がん死亡率

相対的影響度を明らかにしたことは本研究の新の高さを招いていると思われる。

たな成果であり，自治体のがん対策だけでなく，そこで，青森県の根本的ながん対策には健康疫学研究の検討要因についても有用な情報が得

意識の向上が不可欠であり，そのための方策とられたと考えられる。ただし，この手法は生態して，第一次産業からの産業構造の転換を提案

学的研究であるため，「生態学的誤謬（Ecologicalする。同県が雪国である点を考慮すると，製造32）の問題があり，都道府県別の死亡
Fallacy）」

業中心の第二次産業でなく，情報通信業中心の率データの解析から得られた要因は，個人の死

第三次産業への転換が有効と思われる。その見亡原因と関連づけられるものではなく，がん死本になるのが，自然条件が似ている北欧のフィ

亡率の都道府県差を説明するものにすぎない。

ンランドとエストニアであり，両国の新興IT

しかし，本研究で得られたがん要因に関する知企業が世界に進出している。青森県内の大学の見は，自治体のがん対策だけでなく，疫学研究

情報関係学部と奨学金制度の拡充強化，IT新の検討要因についても有用な参考情報になるも興企業の誘致に成功すれば，県民所得，失業率，のと考えられる。

大卒率の改善が図られ，これらの要因を通じて，最後に，本研究の結果から地域のがん対策に資する情報提供の可能性を考察してみよう。国

健康意識の向上，ひいてはがん死亡率の低下が期待できる。

内でがん死亡率が長年第 1 位である青森県と，

Ⅴ 結

反対に近年死亡率最下位の長野県について，影論

響要因 8 種の指標値と国内順位を表 2 に示す。
ここで各要因の危険度順位を示すために，危険自治体のがん対策に有用な情報を提供するた要因については指標値の降順，防御要因につい

めに，SVMの手法を用いて47都道府県別の全ては昇順の順位である。この危険度順位をみる

がん死亡率を目的変数，24種の生活習慣要因をと，死亡率最下位の長野県は食塩摂取量以外の説明変数とする回帰分析を行った。その結果，7 要因について順位が低く，全体的に危険要因

統計的に有意なモデルを構築でき，全がん死亡は少ない。しかし，食塩摂取量は 2 位で青森県

率を下げる防御要因としてスポーツ行動者率，より高いが，長野県は保健師・保健補導員・食

がん検診受診率，乳卵類と果物の摂取量の 4 要

生活改善推進員の活動により食生活や生活習慣因，死亡率を上げる危険要因として健康無関心の改善が進み，死亡率低下や長寿化を推進して者率，喫煙率，飲酒率，食塩摂取量の 4 要因，いる33）。

計 8 種の影響要因を見出した。さらに，死亡率

これに対し，青森県では全体的に危険要因のが突出して高い青森県について要因の影響度を順位が高く，特に，「スポーツ」「健康無関心」

分析した結果，健康意識の向上が死亡率の改善「喫煙」「飲酒」の 4 要因が国内 1 位のがん死に不可欠であり，そのための方策を提案した。

亡率に大きな影響を与えている。そこで，これ自治体のがん対策だけでなく，コホート研究やら 4 要因の結果を基に，青森県のがん死亡率の症例対照研究の検討要因についても有用な情報

改善策を考える。青森県といえば，津軽のりんが得られたと考えられる。
今後の課題としては，まず，「生態学的誤ごと大間のマグロが名高い農業・漁業県であり，第一次産業就業者率12.7％は全国 1 位である34）。 謬」の問題があり，都道府県別の死亡率データ
また，同県は降雪量が 1 位の雪国県である34）。

の解析から得られた影響要因は，個人のがん死

これらの社会的・自然的背景要因が飲酒率 1 位，亡原因と関連づけられるものではなく，都道府

喫煙率 2 位，県民所得，失業率，大卒率，屋外

県間の死亡率差を説明するものにすぎない。し― 20 ―

第65巻第12号「厚生の指標」2018年10月

たがって，本研究の結果を確認するために，個人単位のミクロデータ等の各種データを利用した総合的な解析が必要である。
また，人間の死亡には本研究で取り上げた指標以外に，教育，医療，住居，環境，人間関係，
文化活動等，多くの経済・社会的背景要因が挙げられ，しかもそれらの要因が個人から集団まで複雑な階層構造を形成して相互に関連して影響するとされている35）。このような階層構造を考慮した要因分析は今後の検討課題である。
文

献1 ）厚生労働省．人口動態統計．
（https://www.e‑stat.
go.jp/stat‑search/files?page=1&layout=datalist&
tstat=000001028897&cycle=7&year=20160&month=0&tclass1=000001053058&tclass2=000001053061&tclass3=000001053065&result̲back=1&second2=1）2017.9.1．
2 ）厚生労働省．平成27年都道府県別年齢調整死亡率．
（https://www.e‑stat.go.jp/stat‑search/ﬁles?page=1&layout=datalist&toukei=00450013&tstat=0000
01102115&cycle=7&year=20150&month=0）
2017.9.1．
3 ）毎日新聞．がん対策死亡率削減の数値目標対応にばらつき．（https://mainichi.jp/articles/20171006/
k00/00e/040/254000c）2018.4.10．
4 ）厚生労働省．
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