博主注：

又一个卫生和环境学科联合研究的怪胎，真不知医学统计除了用相关分析与回归分析还能干什么？

既然他们能测算：中国每年因空气污染致数十万人早死，应该也能测算中国每年因房价过高、汽车限行导致群众生活艰辛导致多少万人早死吧？

这样的研究结论反正永远无法验证真伪与准确性，谁都可以算出一个数字。

呵呵，无所不能的医学统计方法，到了治病看疗效的时候却往往素手无策：)

http://news.163.com/14/0107/06/9HVFF4LC0001124J.html

中华医学会会长、中国科学院陈竺院士，环保部环境规划院副院长兼总工王金南研究员等专家，于2013年12月14日在国际医学界最权威的《柳叶刀》（The Lancet）杂志（第382卷总第9909期）上，发表了《中国积极应对空气污染健康影响（China tackles the health effects of air pollution）》评论（以下简称《影响》），试图给出新答案。

《影响》发表后并未引起国内足够的注意。《影响》认为，根据世界银行2007年的《中国污染的代价：人身损害的经济评估》报告、世界卫生组织2009年的《中国环境的疾病负担》报告以及环境保护部环境规划院做的《中国环境经济核算体系2007-2008》报告等对中国空气污染的健康影响进行了评估，估计中国每年因室外空气污染导致的早死人数在35万-50万人之间。

这一数字远远低于《柳叶刀》杂志于2012年12月14日发表的《全球疾病负担2010年报告》的评估。《全球疾病负担2010年报告》（以下简称《报告》）由50个国家、303个机构、488名研究人员历时五年共同完成，提出2010年中国因室外PM2.5污染导致120万人早死以及2500万伤残调整寿命年损失（具体可详见21世纪经济报道2013年4月2日报道《最新报告：2010年中国PM2.5污染致120万人过早死》）。

《影响》认为，《报告》的研究结果是目前国际上对中国室外空气污染健康影响最严重的估计，但可能高估了中国室外空气污染的健康影响。世界银行、环保部环境规划院和复旦大学的相关研究采用了修正的空气污染长期暴露-反应关系系数和各城市实际空气监测数据，评估结果能更好地反映中国的真实情况。

“我不认为，《报告》高估了中国室外空气污染的健康影响。”《报告》的作者之一、中国疾病预防控制中心原副主任杨功焕对21世纪经济报道记者解释， “《影响》引用的作为依据的几份报告，其评估的主要是PM10的影响，而《报告》的评估对象则不仅包括PM10，也包括PM2.5。”如果这么看来的话，那么《影响》和《报告》的评估结果可能会比较接近。

国际地理联合会健康与环境专业委员会主席、中国地理学会医学地理专业委员会主任王五一对21世纪经济报道分析，无论是《影响》还是《报告》都是对室外空气污染对健康影响评估的研究尝试，这些努力是非常必要的。

“但是它们研究的前提都还存在一些不确定性，比如对健康影响最大的大气污染物PM2.5，在2007年到-2010年并不存在直接的监测数据，可能只有部分监测点的研究性数据，因此这一数据来源主要是推算出来的。”王五一分析，等2016年全国都开始监测PM2.5之后，我们有了全国的完整监测数据，到时再做评估可能结论更为可信一些。

“我们发表《影响》的根本初衷，主要不是说室外空气污染对健康的具体影响到底是多少，而是强调室外空气污染将会对健康产生很大影响。我们希望国家和公众更多地关注这一问题，更加注重空气质量。”王金南对21世纪经济报道记者介绍，实际上政府已经开始在这么做了。

尽管如此，《影响》指出，空气污染直接对公众健康造成严重影响。《全球疾病负担2010报告》表明，PM2.5已成为影响中国公众健康的第四大危险因素。另外，自20世纪70年代以来，中国肺癌死亡率呈迅速上升趋势，已成为中国首位的恶性肿瘤死因，2004-2005年肺癌死亡率上升到30.84/10万；与1973-75年相比，肺癌死亡率和年龄别调整死亡率分别增加了464.8%和261.4%。

公开资料显示，2013年9月发布的《大气污染防治行动计划》提出了全社会以“同呼吸、共奋斗”的准则，要求未来5年投资2775亿美元治理空气污染。2013年10月，国家卫生和计划生育委员会启动空气污染人群健康影响监测系统建设。

《影响》认为，这些严格的大气污染防治措施势必会带来中国空气质量的改善，产生显著的公众健康效益。根据环保部环境规划院的相关研究估计，如果中国城市PM10年均浓度达到新修订的《国家环境空气质量标准》一级标准限值40 μg/m3，每年将减少20万人过早死亡。

http://blog.sciencenet.cn/blog-461711-354112.html

吸烟能否致癌？东西方的辩论刚刚开始，定论尚早！

相关分析的首要前提，是确定所研究现象变量间，是否存在着相关关系，即首要前提是定性，然后，才能以数学表达式定量测定现象变量间的相关程度，分析哪些是主要相关因素、哪些是次要因素，以及它们的关联程度，只有这样，相关分析才有意义。

　  然而，在国内外的实际应用中，不少相关分析结论竟把相关分析的首要前提条件忽略掉，尽管在其所研究的变量间存在着量性上的高度“相关关系”，但因其定性的前提条件不存在，而只能是伪相关。迄今为止，在不少相关分析结论中，伪相关的问题可谓是比比皆是。  

　 随着科技手段的提高与实践的进一步检验证实，不少由相关关系得出的一些基本结论，的确是并非那么可靠。时常存在的问题，是以一种倾向掩盖着另一种倾向，或者说，只是揭示了部分表象的相关问题，而却将其更深层次的相关本质问题掩盖。这种与部分表象相关的问题实例，充斥于不少领域而不胜枚举，因此说，确定所研究对象变量间是否存在着非函数相关性的依存关系，则是一项十分复杂而需深层追根求源的问题。