时间:2016-11-30 15:54
来源:中国大气网
作者:薛涛
“可道”是一些中国学霸好青年(好多在美国宾大哥大哈佛啥的和清华北大的毕业的)自发组织的一个节能环保知识性平台,周末与其创始人世行官员小吴和团队见了面。不同于国内很多ngo,他们很积极很上进很聪明很阳光素质很高眼界也很广,每个人自己都有很好的职业、收入和前途。谣言止于智者,在信息严重失真的微信世界,基于我对其人的了解,我相信可道。
把我的意思说的更明白点,国内一些环保NGO,从业者自身教育背景不足,也没有稳定的收入,对事物的看法不能客观深入,对金钱的态度也难把持,因此行为也就未必可靠。光靠热情和愿景,如何能持续抵得过这个粗燥复杂的世界?
——薛涛
附原文:
因为大气污染,北方人要比南方人少活5.5年吗?
来源:可道微信 作者:UCLA清洁空气中心
2013年8月,全球四大学术期刊之一,美国科学院院报(PNAS)发表了一篇论文,题为《基于中国淮河政策,看持续暴露于空气污染下对平均预期寿命的影响》。该文作者搜集了中国多个城市的空气污染以及人口死亡数据,得出的结论是,淮河以北由于享受国家免费供暖政策,空气污染水平明显高于以南地区,从而导致淮河以北的人口平均预期寿命减少了5.5年。
这篇文章涉及到政策,环境和健康等多个领域,影响力很大,众多媒体对这项研究进行了报道。例如纽约时报:
BBC的中文网站:
还有关心环境问题的微信公众号“稻田报告”:
以上媒体报道的标题都提到了减寿。看到这个悲伤的消息,家住中国北方的小伙伴们肯定不干了。凭什么啊,让咱们五六亿人都少活五年半?要知道这北方还有雾霾缭绕的帝都。不然怎样?选择搬到南方?放弃好心的政府提供的免费取暖?好像哪里不太对哦。
俗话说有图有真相,让我们看一眼PNAS上的原著,不难发现这5.5年的差距是“断点回归”的分析结果。下面是原文提供的预期寿命“断点回归”分析图:
在这个图里,圈圈表示各个被调查的城市。圈圈大小代表了城市的人口数量,圈圈的位置是由纵轴的平均预期寿命和横轴的地理位置(0代表淮河,负数是南方,正数是北方,单位是纬度)决定的。断点回归模型计算出来的预期寿命由灰色曲线表示。红线是以淮河为界,南北两岸预期寿命的差异。根据模型计算,这个差异显著【95%的置信区间为(-8.81, -1.27),不包含0,说明差异显著】。
可是作为吃瓜群众,我们只懂得算数平均值啊,要怎样才能理解这些经过了酱酱酿酿的统计模型计算,而产生的结论呢?
我们先不看图中这两条灰色曲线。每个城市是一个圈。蓝色圈圈的高低位置表示淮河以南城市人口平均预期寿命,绿色圈圈是淮河以北的数据。图中间的竖线表示淮河,比较一下位于淮河南北,距离淮河最近的城市人口的平均预期寿命,貌似北方城市比较高唉。再扩大一下范围,比较分别位于淮河南方和北方,距离淮河最近的三座城市人口的平均预期寿命,北方三城数据跨度比较大,但是如果只看平均值,南北方也看不出有什么区别。最后,图中南方一共12城,北方15城,如果只看平均值,也貌似没有明显区别呀。看到这里,大家似乎可以明白知乎上一个网友对原文的评价,“在不向外延伸讨论其它变量的情况下,保守地讨论本文的数据,也不能支持原文作者的结论。”
可是PNAS是国际著名期刊耶,怎么可能发不靠谱的文章呢?那么如果南方北方的平均寿命没差,淮河南北沿岸的平均寿命也没差,原文作者为啥说北方人寿命减少了呢?他们的依据是什么呢?
我们回过头来,再仔细看一下图中淮河两岸那两条妖娆的灰色曲线。虽然观测到的原始数据显示,紧靠淮河岸边的人口寿命大致一样,但是这两条由原始数据(圈圈们)拟合成的曲线,却出现了5.5年的截距差。正是这个截距差,使原文作者得出了北方居民人均寿命缩短五年半的结论。
可是平均值都差不多,为啥会在断点回归模型中出现截距差呢?这是怎么做到的呢?
这是因为概率统计模型描述的是“趋势”。即使淮河两岸许多地方没有观测数据,只要南北两边的数据呈现明显趋势,那么这个趋势就可以延伸到没有观测数据的地方,从而得到预期值。同时,即使在有观测数据的地方,趋势描述曲线给出的预期值也可能跟观测数据不符。
下面举一个简单的例子,解释一下“断点回归”统计模型,看看平均值一样的两组数据,当其中一组受到某种因素的影响,会出现断点。
《晏子春秋》记载,“橘生淮南则为橘,生于淮北则为枳,叶徒相似,其实味不同。所以然者何?水土异也。”说的是同一种果树,种在淮河两岸,结出了不同的果实。
简单起见,我们只把果实的大小作为指标进行研究,用字母D表示,同时用X表示种果树的地点到淮河的距离。我们假设淮河南方不受污染的影响,不论距离淮河南岸有多远,果实大小都是D=2。但是淮河北岸,紧邻岸边地带,受污染的影响,果实长得小。同时,离淮河北岸越远,污染影响力越弱,而其它原因致使离岸边越远的地方,果实长得越大。我们把淮河两岸果实数据放一起,得到了一个“断点回归”模型,如下图:
编辑:赵凡
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