孫洋
【文章摘要】
個人生活質量的影響因素很多,跟個體的家庭等生活環境聯系緊密。本文就個人健康生活習慣的養成與家庭環境及配偶健康行為變化的關聯性上,通過對相關的數據分析及近似數學模型的建立來探討健康影響因素對健康的影響程度。
【關鍵詞】
配偶健康;關聯性;家庭環境
0 引言
日常生活中配偶雙方經過長期的交流磨合,以及在生活中受對方生活習慣的影響,一般都會在一定程度上接近另一方的生活方式,其健康行為的變化呈現出一定的關聯性。在選擇配偶的時候,共同的偏好以及對健康的生活方式的近似看法也會使兩人之間相互吸引,促使有共同生活習慣的人相互結合。綜上兩點,配偶相互之間的影響程度以及其中一方自身的生活習慣都能夠影響到另一方的生活行為的變化。
本文試圖從家庭配偶健康行為變化的關聯性方面,針對吸煙、酗酒、缺乏鍛煉等不良生活習慣給出簡要的數學分析并探討其影響程度。
1 文獻綜述
針對上述關聯性問題,筆者參考Falba Tracy A,Sindelar Jody L(2008)在其合著論文 Spousal Concordance in Health Behavior Change中的調查數據并進行進一步分析。該論文的作者分別于1996年和2000年對年齡段位于45歲至70歲的9362位受訪者作為數據源進行調查,運用時間上的縱向數據研究在配偶的生活習慣的影響下個人的生活習慣是否會隨之發生變化。為此,他們采用吸煙、飲酒、運動、膽固醇篩選和流感疫苗五項作為因變量進行調查取樣,通過深入分析得出結論,指出配偶之間健康行為的變化具有關聯性。
然而,筆者認為,雖然該論文對所給出調查結果數據進行了細致的數學分析,但是并沒有給出各因素整體所反映出的配偶健康行為變化之間關聯性的統計學解釋。筆者基于統計學中能夠反應兩變量之間相關關系的相關系數等有關理論對配偶健康行為的關聯性進行分析,并對關于吸煙樣本的計算結果出現的差異進行簡要的分析。
2 數據和數理模型
2.1 數理模型
根據所得數據可以用以下數學表達式來解釋因變量和自變量的關系:
其中, 表示A的健康行為, 表示B的健康行為, 表示B對A的影響程度,表式A所接受的教育水平以及對健康生活方式的態度,表示A的其他因素。
然而,這樣的基本關系準確性及其影響程度,就需要對配偶關系中一方B對另一方A健康行為變化的影響程度進行數據分析。在分析過程中,筆者嘗試引入統計學中“相關系數”以及“線性回歸”的概念來判定其關聯性的強弱。
相關系數是用來說明兩個現象之間相關關系密切程度的統計分析指標,樣本相關系數用r表示,總體相關系數用ρ表示,相關系數的取值范圍為[-1,1]。|r|值越大,誤差Q越小,變量之間的線性相關程度越高;|r|值越接近0,Q越大,變量之間的線性相關程度越低。其計算公式為:
兩個現象之間的相關程度,一般劃分為四級:如兩者呈正相關,r呈正值,r=1時為完全正相關;如兩者呈負相關則r呈負值,而r=-1時為完全負相關。當r=0時,說明討論的兩個變量之間無直線關系。通常|r|大于0.75時,認為兩個變量有很強的線性相關性。
線性回歸是利用回歸分析來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法之一,如果在回歸分析中,只包括一個自變量和一個因變量,且二者的關系可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析,其表現形式為:
其中a和b統稱為回歸方程的參數,簡單線性回歸的擬合實際上是選擇a和b的值,依據的基本原理為最小二乘法則,a和b的值可由以下公式求得:
2.2 數據分析
根據相關系數理論,首先對配偶間健康行為的變化在吸煙、嗜酒、鍛煉三方面的關聯性進行判斷。在此我們引用Falba ,Sindelar論著中提供的調查結果表格。對表格進行解讀,右上方顯示了男性和女性中具有吸煙行為的人分別所占的比例以及后來停止和沒有停止吸煙的人群所占的比例;右下方的4行6列數據則表明了配偶行為變化之間的具體對應關系,前三列數據針對男性,第一列表示因配偶具有不同行為變化的男性在所有具有樣本行為的男性中所占的比例,第二列表示與配偶行為變化對應的也產生行為變化的男性占所有具有行為變化的男性人數的比例,第三列表示配偶行為變化對應的并未產生行為變化的男性占所有具有行為變化的男性人數的比例,后三列數據則針對女性。
3 數理分析及結果
根據表格中的數據內容以及統計學的相關知識,對配偶健康行為變化的關聯性進行數據分析和計算。
3.1 吸煙樣本
吸煙樣本中男性吸煙者比例為19.3%,女性比例16.7%,比例相對另外兩個樣本較低。并且數據顯示之后所有的吸煙男性中29.0%的人行為發生了轉變,選擇了戒煙,女性中21.8%的人停止了吸煙。根據研究目的,從他們各自配偶的行為來看,針對所有的19.3%的吸煙男性而言,9.8%的配偶之前有過煙史但又戒煙了,而35.1%的男性吸煙者的配偶從來都不吸煙,與她們的健康行為轉變或保持相呼應地,在29.0%的戒煙男性群體中,對應的所占的比例分別為19.0%以及28.6%;同樣地,對于16.7%的女性吸煙者,當中有11.2%的配偶停止了吸煙這一行為,12.4%的女性吸煙者的配偶從不吸煙,數據中也同樣表明女性戒煙人群中對應地所占比例分別為26.7%、14.3%。
通過計算分析可以得到,吸煙樣本中配偶健康行為的保持或改善與本人生活方式的健康化轉變之間關聯性的相關系數為: ,線性回歸方程為:Y=0.1212X+0.0361。相關系數為正,說明吸煙樣本所反映出的其間的關聯性具有較好的正相關特性。
3.2 嗜酒樣本
在接受調查的人群里,所有男性飲酒的比例為60.7%,女性的比例要略小于半數為48.4%,相比而言男性更偏向飲酒。而在之后男性嗜酒者中有16.3%的比例戒了酒,在女性飲酒者中戒酒比例也占到了20.7%。為了探索配偶健康行為之間的關聯性,在所有接受調查的男性嗜酒者中,12.1%飲酒男性的配偶之前也飲酒但又停止了這一行為,26.4%飲酒男性的配偶從來不飲酒,而在所有的16.3%的戒酒男性中其所對應的比例分別為23.4%及49.0%;對于所有女性嗜酒者,同樣地其比例對應關系為9.9%和12.8%對應23.2%和21.5%。
通過對上面數據的描述可以計算嗜酒樣本中反映出的配偶健康行為的保持或改善與本人生活方式健康化的轉變之間關聯性的相關系數為: 。其絕對值已經比較接近1,近似于完全正相關,計算可得線性回歸方程為:Y=0.2333X+0.0169。這就意味著配偶中每增加1%的改善比例就基本上會引起另一方的健康行為在總樣本中的比例增加0.23%。
3.3 運動樣本
運動樣本中,根據配偶及本人的變化關系,可以計算出相關系數,相關系數比在嗜酒樣本中的相關系數更加接近1,這說明在運動方面配偶健康行為變化的關聯性具有很強的正相關特性,并且非常接近完全正相關。線性回歸方程為:Y=0.4047X-0.009。這也就說明配偶中具有健康行為的比例每增加1%就會引起另一方的健康行為在總樣本中的比例增加0.4%。
4 結論
以上統計分析可以看出,配偶雙方中一方的生活行為向健康方向轉變時很可能引發另一方的生活行為向健康方向轉變,呈現出較強的正相關關系。除煙民樣本中相關系數為0.689略小外,其他兩個樣本中相關系數均相當接近1,可見配偶之間的相互影響程度 具有較強的正相關特性。
然而,在吸煙樣本中相關系數值0.689小于0.75,其正相關特性雖然也有些強度但相比于飲酒樣本和運動樣本而言相關性還是不夠強。而Falba Tracy A ,Sindelar Jody L在論文中指出吸煙樣本顯示出了非常顯著的特性(p<0.001)。筆者認為吸煙對家庭和睦度的損害并沒有樣本B中所顯示的嗜酒特性造成的家庭暴力等不良后果對家庭和睦度的損害明顯,所以盡管吸煙與飲酒同樣都損害健康,但從配偶關聯性角度來看的話,其相關特性并沒有飲酒等明顯。
同樣可以發現當配偶生活方式沒有向健康的方向變化或變化為非健康方式時,其與另一方繼續停留在非健康方式或轉化為非健康方式之間也具有相當好的關聯性,他們之間的相關系數也非常接近1。正反兩方面都論證了家庭環境對配偶健康有著明顯的影響。
【參考文獻】
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