DR. BÁLINT LAJOS A születéskor várható élettartam emek szert térbel külöbsége A taulmáy a 005 009 között, születéskor várható élettartamok fotosabb kstérség ellemzőt mutata be a eleleg hatályos besorolás szert. A születéskor várható élettartamok térbel mtázatáak leírása külö-külö emek szert, globáls és lokáls autokorrelácós mutatók segítségével törtét. A férfak és a ők terület életklátása között erős kapcsolat matt az alkalmazott em térbel klaszterelemzés elárás a tpológaalkotáshoz yútott egzaktabb módszerta keretet. A taulmáy kzárólagos céla a születéskor várható élettartamok térbel struktúrááak deskrptív eszközökkel törtéő ellemzése volt. A születéskor várható élettartam messze túlmutat demográfa tartalmá. Többek hagsúlyozzák, hogy a várható élettartam a társadalm folyamatok stabl leyomatáak tekthető, és a makrosztű dkátorok közül az életmőség legfotosabb kompoeséek számít (Se 998, Wlkso 99, Bobak és Marmot 996, Mazumdar 00, Dasgupta 000). Elletétbe az életmőség más dkátoraval, külöböző és sokszor eheze terpretálható kompoztdkátorokkal, a várható élettartam ömagába s egyértelmű, térbel és dőbel kotextustól s függetle tartalommal bír. Tovább él és eze belül mél tovább egészségese él egyke azo egyé és közösség célokak, amelyek mdek számára megkérdőelezhetetle tartalmat eleteek. Magyarországo eletős számú publkácó foglalkozott a haladóság terület vzsgálatával (Darócz 997). A kstérség struktúra létreöttég a kutatások dötőe a megye sztű elemzésekre, főváros kerületek külöbségere fókuszáltak (Darócz 997, Józa és Forster 999). Az áryaltabb terület skálá végzett demográfa, térepdemológa kutatások a kstérség struktúra létreöttéek, lletve az egyre kfomultabb módszerta eszközökek köszöhetőe yertek teret. A haza szakrodalomba számos kstérség sztű mortaltás elemzés született (Hablcsek 004, Klger 003, 006a, 006b). A demográfusok által felsorakoztatott elemzések fókuszába elsősorba a terület haladóság táblák kostruálása, a külöbségek deskrptív ellemzése állt. Jele keretek között a hagsúly határozotta a térbelségre helyeződk. A taulmáy eze térbel keresztmetszet adatok segítségével vázola az életklátások eleleg külöbséget. Adatok és módszer A kstérség rövdített haladóság táblákat Chag módszerével számítottam k külö a férfakra és külö a őkre (Chag 984). A módszer részletes leírása a haza szakrodalomba több helyütt s ól dokumetált (Hablcsek 003, Darócz 004). A rövdített haladóság táblák <, 4, 5 9,, 90+ korcsoportok adataból épülek fel. A halálozás és az évközep épességadatok a Közpot Statsztka Hvatal DEMOgráfa táblázó alkalmazásából származtak. A megbízhatóság érdekébe a kstérség sztű, születéskor
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 387 várható élettartamok öt év összevot adatat tartalmazzák. A választott terület skála a eleleg hatályos kstérség besorolás, amely az országot kompakt módo 74 dszukt térségre tagola. Ezek épességagysága meglehetőse eltérő. Lehetséges megoldásak kíálkozk a főváros kerületekre törtéő botása, ezáltal a megfgyelések száma értelemszerűe ő, míg a közöttük lévő épességagyságbel külöbség mérséklődk. A térbel skála változtatása azoba ól smert következméyekhez vezet. A születéskor várható élettartam esetébe a mta átlaga övekszk, az autokorrelácós tesztek, külööse a lokáls tesztek eredméye változak. Gyakorlatlag a legobb életklátást yútó területek Budapest kerületere és éháy agglomerácós kstérségre korlátozódak. A hagyomáyosak modható kstérség terület skála változatlasága mellett elsősorba az szól, hogy a főváros kerületekét megosztottsága apakra sokkal kevésbé szembeötlő, mt a főváros és a vdék perferáls területek között külöbségek.. táblázat Leíró statsztka * p < 0,00. Általáos ellemzők Megevezés Férfak Nők Mmum 63,54 74,54 Maxmum 73,09 80,5 Teredelem 9,55 5,97. kvartls 67,39 76,50 Medá 68,58 77,0 3. kvartls 70,0 78,7 Iterkvartls teredelem,63,67 Átlag 68,67 77,7 Szórás,80, Varaca 3,3,50 Ferdeség 0,04 0,7 Csúcsosság 0,7 0,56 r 0,83* N= 74 74 A férfak kstérségekét meghatározott születéskor várható élettartama az elemzett dőszakba 63,5, valamt 73, év között szóródott. A közel tízévy teredelem eletős külöbségek modható. A legalacsoyabb várható élettartamot bztosító kstérségek dötőe az ország északkelet térségébe, ellemzőe Borsod-Abaú-Zemplé megyébe, továbbá a dél-duátúl régóba alkotak agyobb kteredésű összefüggő területet. A Feér megye dél területe található (Aba, Eyg és Sárbogárd) kstérségek ugyacsak kedvezőtle életklátásokkal bírak. A közép-duátúl régóba elszgetelte fordulak még elő magas haladóságú területek. A legkedvezőtleebb várható élettartamú területek elhelyezkedése többé-kevésbé egy délyugat északkelet ráyba elforgatott homokórához hasolítható, míg a kedvezőbbekél hasoló absztrakcó ehezebbe olvasható k. A kstérségek száma a kézrat leadása utá változott 75-re. A szerk.
388 DR. BÁLINT LAJOS A születéskor várható élettartam kstérségekét, 005 009 között. ábra. Férfak Év 63,54 65,00 65,0 67,00 67,0 69,00 69,0 7,00 7,0 73,09. Nők Év 74,54 75,00 75,0 76,00 76,0 77,00 77,0 78,00 78,0 80,5
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 389 A legmagasabb várható élettartamú területek a fővárosba és agglomerácós térségébe, valamt a Balato észak partá találhatók. Eél ksebb élettartamok ellemzk a yugat-duátúl régó kstérségeek többségét, de valamey régóba előfordulak, elsősorba urbazáltabb térségekbe. A ők kstérség várható élettartamáak térbel külöbsége óval mérsékeltebbek (. táblázat), amt a teredelem (6 év) és az terkvartls teredelem s alátámaszt (,7 év szembe a férfakra voatkozó,6 évy teredelemmel). A legmagasabb és a legalacsoyabb életklátású területek között hatévy külöbség azoba ugyacsak eletősek modható. A legkedvezőbb helyzetű térségek hasolóa a férfakhoz dötőe Budapeste és a főváros agglomerácóba, a yugat-duátúl régóba és a Balato észak térségébe találhatók (. ábra), a férfaktól eltérőe azoba bőséggel fordulak elő az Alföld külöböző térségebe (például a Hadúságba). A kelet országrészbe a ők magasabb várható élettartama mad mdeütt agyváros közpotú térségbe és ezek szomszédaba (Szeged, Debrece, Eger, Békéscsaba) eletkezk. A férfak és a ők várható élettartamáak térbel mtázata már ameyre a vzuáls beyomásak létogosultsága lehet számottevőe em külöbözk egymástól. A két em határozott együttárását mutata a Pearso-féle leárs korrelácós együttható magas értéke s (r=0,83, p<0,00). Térbel autokorrelácó A térbel autokorrelácóak számos alkalmazás lehetősége va, közülük az exploratív adatelemzés szempotot (Exploratves Spatal Data Aalyss ESDA) érvéyesítem. Arra a kérdésre keresem a választ, hogy az egyes lokácókba megfgyelt értékek meyyre hasolítaak a szomszédok értékehez, vagy térek el azoktól. A várható élettartamok klaszterezettségéek mértékét megállapítva és a klaszterek elhelyezkedését bemutatva írom le az életklátások eleleg térbel struktúráát. Az rregulárs polygookra alkalmazott autokorrelácós tesztek között külöbségek léyegleg a szmlartás eltérő megfogalmazásara vezethetők vssza (Waller és Gotway 004). A következőkbe három gyakra alkalmazott autokorrelácós tesztet mutatok be és alkalmazok kstérség várható élettartamokra. Mora I A Mora I (Mora 950, Clff és Ord 98) a Pearso-féle szorzatmometumkorrelácóhoz hasolóa épül fel. Mora maga a térbel korrelácó fogalmát haszálta. A külöbséget a térbelségek a súlymátrxszal (W) törtéő korrekcóa elet. Az együttható em két változó között leárs kapcsolat erősségét, haem a változóak ömagával, azaz a szomszédos lokácók azoos változóval való kapcsolatát mutata meg. A Mora-koeffces tehát uvarás, és a térbelség heres saátossága matt multdrekcoáls mutató. Képlete az alább közsmert módo írható fel: I ( y y)( y = = = S0 ( y y) = y),
390 DR. BÁLINT LAJOS ahol S 0 = W = =. Ha a súlymátrx sorstadardzált, azaz a sorok összege egy, vagys az összes létező szomszédot a szomszédok számával ormáluk, akkor S 0 összege megegyezk a megfgyelések számával (). Az egyelet egyszerűsödk: I = = = ( y y)( y = ( y y) y), ahol y az y változó -edk lokácóba való realzácóa, y az y változó -edk lokácóba való realzácóa, y a megfgyelések átlaga. A Mora-együttható várható értéke E(I) = /( ), a ullhpotézs szert a megfgyelések függetleek egymástól, azaz cs ele autokorrelácó. A mutató értékkészlete hozzávetőleg és között. A Mora-érték érzékey a voatkozó megfgyelések épességbel külöbségere (Ode 995), a kugró értékekre, és agysága a választott súlymátrxtól s függ (Waller és Gotway 004). A hpotézs tesztelésére ormaltás, radom permutácós tesztek, továbbá yeregpot-becslés áll redelkezésre (Bvad 009). A Mora I értéke természetese em változk, a szgfkacaszt vszot módosulhat. A tesztstatsztkák valószíűség eloszlására a ormaltás feltevés gyakra em telesül, ezért általába a fet elárások valamelykével vzsgáluk a megfgyelések radom vagy klaszterezett voltát. Geary szomszédság háyados (Geary s c) A Mora I ullhpotézse a vzsgált térbel változó kovaracastruktúráára épül [( y y)( y y)]. A feltevés az, hogy a lokácók értéke em kozsztes módo térek el a megfgyelések átlagától. A Geary c ullhpotézse a függetleség más megfogalmazásá alapul, és azt moda k, hogy az egymással szomszédos térelemek em térek el egymástól (Geary 954). A hpotézs következtetése szert cs kozsztes térbel mtázat a szomszédok külöbségébe, amelyek éhol agyok, éhol ksebbek. A Geary c a következő képlettel számítható k: c ( ) = = = W = W ( y y). ( y y) A elölések megegyezek a korábba közöltekkel. A Geary-mutató várható értéke térbel függetleség eseté: E(c)=. A Geary c és a Mora I között egatív kapcsolat va. Mvel a Mora a legobb varás autokorrelácós teszt, a Geary alkalmazására rtká kerül sor. A mutató egyél ksebb értéke poztív autokorrelácóra, azaz a szomszédos megfgyelések hasolóságára (ks külöbségére) utal. Extrém mértékű poztív autokorrelácó eseté a c értéke 0. Az egyél agyobb érték az egyes lokácók eletős külöbségére, egatív autokorrelácóra utal. A egatív autokorrelácó szélsőértéke. Mvel a mutató a szomszédos lokácók értékeek égyzetes külöbségé alapul, ezért az outler-értékek eletős hatást gyakorolak az autokorrelácó becslésére (Fort Dale 005).
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 39 Gets Ord féle G-statsztka (Gearal G) Az általáos vagy globáls G-mutató (Gets Ord 99) a szomszédság távolság szemléletű kocepcóá alapul, ez azoba em zára k, hogy a topológa kapcsolat alapá határozzuk meg a súlymátrxot. Globáls G esetébe a megfgyeléseket egyetle pottal általába, de em kzárólagosa cetrodukkal azoosítuk, amelyek Descartes-féle koordátá smertek. Aggregált demográfa adatokál a geometra elárások helyett a épességsúlypot alkalmazása dokoltabb lehet, am kstérségek esetébe megegyeze a legépesebb település (kstérségközpot) cetrodáak koordátával. A statsztka az egymástól d távolságra elhelyezkedő x és x potok alkotta potpárok értéket vzsgála. A mutató képlete: w ( d) x x = = G( d) =, x x = = A globáls G a térbel kapcsolatot a potpárok értékeek szorzatával azoosíta. A várható érték radom mtázat eseté: E[G(d)]=W/[( )]. Ha a G értéke agyobb, mt a függetleség eseté előálló várható érték, akkor a térbel mtázatot a magas értékek kocetrácóa ellemz. Alacsoy érték eseté azt modhatuk, hogy a térbel mtázatot sokkal kább az alacsoy értékpárok domálák. A globáls G szgfkacaértékét ormaltás teszt mellett a Z érték segítségével határozzuk meg. Néháy megegyzést érdemes fűz a G-statsztka 99-be publkált és általáosa haszált gyakorlata mellé (Gets Ord 99). Korlátot elet, hogy alkalmaz csak poztív, saát mértékegységbe mért (em traszformált) poztív értékekre lehet. A em leárs traszformácó a tesztstatsztka értékét eletőse befolyásola. A ullhpotézs elfogadása, mszert a megfgyelések függetleek, em feltétleül elet radom mtázatot. Előfordulhat, hogy a magas és az alacsoy klaszterek egyformá ele vaak a térszerkezetbe. Vagys a G-statsztka elletétbe más globáls autokorrelácós mutatókkal arra vlágít rá, hogy a klaszterezettség mlye típusa va ele a vzsgált térstruktúrába (Aldstadt 00). A várható élettartamok globáls teszteek eredméye A topológa típusú súlymátrxok esetébe a kapcsolat mde esetbe elsőredű, krályőszomszédságo alapult. A szakrodalomba elteredt elölésekek megfelelőe B (bárs) és W típusú (sorstadardzált) súlyokat alkalmaztam, valamt a legközelebb 5, 0, 5 szomszéd alapá hoztam létre bárs súlymátrxot. Az autokorrelácó szgfkacasztéek megállapításához radomzácós tesztet alkalmaztam a Moraés a Geary-értékekél, a Gets-statsztkáál ormaltás előfeltevéssel éltem. A számításokat R 3.0 program segítségévél hatottam végre (R Developmet Core Team 0). A szerzők 995-be egy rugalmasabb tesztet dolgoztak k, amely már emcsak poztív előelű változókra, haem bárs súlyokra s alkalmazható (Ord Gets 995).
39 DR. BÁLINT LAJOS Általáosa megállapítható, hogy a férfak születéskor várható élettartamáak térbel mtázata md a Mora I, md a Geary c mutató alapá valamvel eletősebb poztív autokorrelácóról árulkodk, mt a ők hasoló teszte (. táblázat). Tehát az egyes kstérségekbe várható élettartamuk térbel hasolósága eletősebb. A globáls G-érték a ők elsőfokú bárs szomszédságáak kvételével valamey súlymátrxál szgfkásak bzoyult. A ullától alg eltérő alacsoy értékek azt elzk, hogy a haza térszerkezetbe az életklátások kstérség mtázatára az alacsoy értékek határozottabb szerepe ellemző, am pusztá a térkép yútotta mpresszók alapá egyáltalá em magától értetődő.. táblázat Az autokorrelácós tesztek eredméye eltérő súlymátrxokál A súlymátrx típusa Mora I Geary c Global G Férfak B 0,37*** 0,63*** 0,03* W 0,394*** 0,63*** KNN5 0,398*** 0,63*** 0,09** KNN0 0,37*** 0,69*** 0,058*** KNN5 0,70*** 0,749*** 0,087*** B 0,37*** 0,77*** 0,03 W 0,64*** 0,76*** KNN5 0,33*** 0,770*** 0,09*** KNN0 0,99*** 0,804*** 0,058*** KNN5 0,59*** 0,838*** 0,087*** * p<0,05, ** p<0,0, *** p<0,00. Korrelogram A térbel struktúra ellemzése összetett feladat, magába foglala a térbel folyamatok agyságát, teztását, ráyát (zotróp, azotróp ellegét). A mtázat ellemzéséek egyk eszköze a térbel korrelogram, amely em más, mt a Mora I értékeek távolság (D=,,, d) vagy külöböző fokú szomszédság (K=,,, k) függvéyébe törtéő ábrázolása. A korrelogram szemléletes vzuáls megeleítését ada a térbel depedeca tartósságáak. A korrelogramo megeleített együtthatókat szgfkacáuk függvéyébe specfkus szmbólummal szokás elöl, az üres mtázatú el a szgfkaca háyára utal, míg szgfkás társak (α=0,05) ktöltöttek (Fort Dale 005). Az általáos tapasztalat szert az autokorrelácó az elsőfokú vagy a legközelebb szomszédokál a legagyobb, mad a távolság vagy a magasabb redű szomszédság övekedésével a depedeca fokozatosa alábbhagy. A geostatsztkába áratosak számára köye felselk a hasolóság a korrelogram és a szemvarogram között. A korrelogram gyakorlatlag a szemvarogram verzéek tekthető. 3 A 74 megfgyelés 8 késleltetett értékét (agolul: lag), azaz a yolcadk lehetséges szomszédot vettem fgyelembe (3. ábra). A dagramból vlágosa látszk, hogy a férfak Nők 3 A szemvarogram x tegelyé a megfgyelt potok között távolságok, az y tegelye pedg a varaca található. Két közel pot hasolósága eseté ketteük varacáa kevésbé tér el, a távolság övekedésével vszot a külöbségek s őek. A megfelelő függvéy llesztése elz a térstruktúra működését.
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 393 autokorreláltsága egyrészt mdg eletősebb, mt a őké, másrészt aak teztása egésze a hatodfokú szomszédg szgfkása ele va, míg a őkél a egyedfokú utá léyegleg lecsegett. Ugyaakkor a hatodfokúál a férfakétól em eltérő mértékű, szgfkás autokorrelácó fordul úra elő. 3. ábra Mora I korrelogram 0,50 0,40 0,30 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 MI Férfak 0 3 4 5 6 7 8 Nők lag Megegyzés: az üres alakzat az szgfkás térbel hatásra (a térbel hatás háyára) mutat rá. A külöböző fokú szomszédságo alapuló korrelogramhoz képest a távolságtípusú megközelítés szté elfogadott, ugyaakkor ezek szubsztatív tartalma az adatok ellege, a térelemek rregulartása, így a távolságok külöbözősége matt korátsem egyértelmű. A távolságot a kstérségek cetrodaak eukldész távolsága alapá határoztam meg, 30 és 00 klométer között tervallumba, két klométerekét (4. ábra). A mmáls 30 klométeres távolság bztosíta, hogy mde megfgyelés (kstérség) redelkezzék legalább egy szomszéddal. A távolságalapú megközelítés szert a Mora I maxmumértéke a férfakál 3 klométerél (MI = 0,447), a őkél 3 36 klométer között (MI = 0,) valósult meg. A legmagasabb érték ktütetett szereppel bír, mvel a térbel hatás ekkor a legagyobb, úabb addtív hatás már em realzálható. Ezt követőe szte folyamatosa csökke a Mora-együttható értéke, de 00 klométeres sugarú körö belül szomszédokál, am haza léptékkel regoáls agyságredet elet, még számottevő és erőse szgfkás autokorrelácó mutatkozk. 4. ábra Távolság alapú Mora I korrelogram 0,50 0,40 MI Férfak Nők 0,30 0,0 0,0 0,00 30 34 38 4 46 50 54 58 6 66 70 74 78 8 86 90 94 98 km
394 DR. BÁLINT LAJOS A lokáls autokorrelácó mutatószáma A globáls autokorrelácós tesztekkel szembe a lokáls megközelítések a térbel struktúrák hely saátosságara vlágítaak rá, leírák a vzsgált térstruktúrá belül külöbségeket és hasolóságokat, egzakt választ adva a hol? és a melyek azok? kérdésekre. Míg a globáls mérőszámok egyetle mutatóba adak számot az autokorrelácó mértékéről, addg ezek lokáls varása valamey megfgyelést egyekét értékelk. Aselek (995) a klecvees évek közepé megelet taulmáya eletős előrelépés volt a polygotípusú térbel adatok autokorrelácóa teré. Ő a lokáls dkátorok családát a LISA mozakszóval (Local Idcators of Spatal Assocato) elölte. A LISA-mutatók mdegyke aráyos globáls megfelelőkkel. Másképp fogalmazva a globáls mutatók dekompoálhatók lokáls összetevőkre. Lokáls Mora A LISA-családba tartozó mutatók közül a legelteredtebb az Asel evéhez kötödő lokáls Mora (local Mora), amely az -edk lokácóra az alább módo határozható meg: I = z w z, ahol z és z az átlagtól való eltérések, ( y y) és ( y y), w a terület súlymátrx. A megfgyelések értékere törtéő szummázás matt csak a szomszédos értékek kerülek bevoásra, azaz J. Az egyszerűbb terpretácó végett w általába sorstadardzált, em szükségszerű, de az általáos gyakorlat szert w =0. A lokáls Mora várható értéke E(I )= w /( ). A szgfkás lokáls klaszterek meghatározására sor kerülhet ormaltás, radomzácós feltevés mellett s. A lokáls Mora terpretácóa azoos a Mora-szórásdagram síkegyedeek megfelelő típusaval. Négy szgfkás kmeet lehetséges. Beszélhetük magas magas, alacsoy alacsoy klaszterekről, ahol a fx lokácó és köryezete s hasoló értékeket hordoz. Létezek továbbá alacsoy magas, magas alacsoy klaszterek. A szgfkás klaszterek meghatározása lehetséges ormaltás feltevés mellett, smert mometuma alapá. Külööse elteredt megoldás az Asel avasolta radom permutácós teszt, lletve Tefelsdorf yeregpot-becslése (LLoyd 0). Gets Ord lokáls G A Gets Ord-statsztka (Gets Ord 99, 995) kevésbé teredt el a haza gyakorlatba, így részletesebb smertetése, beleértve a mometumat s, dokoltak tűk. A Gets Ord-statsztka lokáls változata az alább módo határozható meg: w ( d) x = G ( d) =,, x =
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 395 ahol w szmmetrkus térbel súlymátrx. A mátrx elemeek értéke, ha azok az általuk meghatározott (d) távolságo belül helyezkedek el, mde más esetbe 0 értéket veszek fel. A mutató eze típusa szert az adott lokácó ömagával em szomszédos, a súlymátrxba szereplő érték 0. Ez külöböztet meg a G (d) mutatótól, ahol = A G (d) statsztka léyegleg a súlyozott térbel potok kocetrácóával azoosíta a térbel asszocácó erősségét. Az adott távolságo belül átlag felett értékek tömörülése eseté a G értéke magas lesz, az alacsoy értékek kocetrácóa eseté alacsoy. A mutató várható értéke a következőképpe határozható meg: E( G k ) = W, ahol W ( = w ( d),. ) A mutató varacáához defáluk kell: x x = = Y = és Y = Y,. A varaca: W ( W ) Y Var ( G ) =. ( ) ( ) Y A G -statsztkáak a megfgyelt és várható értéke között külöbsége választ ad arra a kérdésre, hogy a változó magas vagy alacsoy értékéek klaszterezettsége ellemző az adott lokácó köryezetébe. A G -értékhez tartozó stadardzált Z-érték G (Z) felírható: G ( d) E[ G ( d)] Z = Var( G ( d)) A szgfkaca meghatározása a fet feltételek mellett egyszerűek mutatkozk, hsze G (Z) krtkus értéke 95%-os megbízhatóság mellett,96. A lokáls G -értékek meghatározásáál kulcskérdés az optmáls d távolság meghatározása. Gets (995) avaslata szert a legkézefekvőbb azo távolság meghatározása, amelyél az autokorrelácó mértéke maxmáls. A kstérség várható élettartamok lokáls autokorreláltsága A lokáls saátosságokat a lokáls Mora- (Asel 995) és a Gets Ord- (99) statsztkák segítségével vzsgáltam. Mdkét teszt esetébe azoos, krályőszomszédságo alapuló, elsőredű bárs súlymátrx alkalmazására került sor. Az autokorrelácó lokáls értékeek térképezése helyett csak a szgfkás klaszterekre hívom fel a fgyelmet. A szgfkaca meghatározása mdkét tesztél azoos módo, az úgyevezett ormaltás feltevés meté törtét, amelyek korlátara már utaltam a korábbakba. =
396 DR. BÁLINT LAJOS A kstérség várható élettartamok lokáls autokorrelácóa Lokáls Mora I 5 8. ábra 5. Férfak Nem szgfkás Magas magas Alacsoy alacsoy Alacsoy magas 6. Nők Nem szgfkás Magas magas Alacsoy alacsoy
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 397 Lokáls G (Z) 7. Férfak 4,04,96,95 0,00 0,0,95,96 4,3 8. Nők 3,6,96,95 0,00 0,0,95,96 3,08
398 DR. BÁLINT LAJOS Összességébe a két teszt agyo hasoló eredméyekhez vezetett md a férfakál, md a őkél. A férfak alacsoy klasztere az ország északkelet térségébe található. A lokáls G szert klaszter valamvel kteredtebbek bzoyult, mt a Mora lokáls változata szert. Érdekesség, hogy a lokáls Mora alapá em volt szgfkása alacsoy klaszter Dél-Duátúlo, míg a Gets-típusúál előbukka egy klaszterközéppot (Nagyatád kstérség). A magas értékek csoportosulása alapá égy-égy léyegleg csak a méretébe eltérő klaszter külöíthető el. A férfak magas életklátású területe főképp a főváros szomszédságába, Balatofüred és Veszprém köryezetébe (a Balato észak területe), lletve Győr-Moso-Sopro megyébe találhatók. A lokáls Mora szert a Keszthely kstérség által körülölelt Hévíz, míg a Gets Ord szert a Leteye közpotú bzoyult magas klaszterek. Az alacsoy várható élettartamú területek a őkél s az ország észak peremé találhatók. A férfakhoz képest azoba ez a klaszter óval keskeyebbek és valamvel rövdebbek s bzoyult. Mdkét lokáls teszt eletősebb kteredtségű klasztert elzett Dél- Duátúl somogy kstérségebe (Nagyatád, Barcs, Kadarkút). Megegyzedő, hogy a G szert a Kaposvár kstérség s része volt az alacsoy klaszterek. A magas élettartamot ígérő területek a főváros kvételével ugyacsak kompakta tömörülek. A Budapest körül klaszter egyáltalá em olya kteredt, mt a férfakál, szgfkásak csak a klaszter középpota, Budapest bzoyult. Úgy tűk, hogy a magasabb életszívoal hatása emekét eltérőe eletkezk az ország cetrumtérségébe. Míg a férfakál határozotta kvehető egy Budapest körül térbe dffúz hatás, addg a őkél ez lmtáltak tűk. A magas klaszterek a yugat-duátúl régó kstérségebe fordulak elő. A korábbakhoz képest számottevő külöbség razolódk k a két teszt között. A lokáls Mora által elzett klasztertagok száma léyegese elmarad a lokáls G által elöltekétől. A emek között külöbségek A férfak és a ők várható élettartama között külöbség az első vlágháborút követőe vált ylvávalóvá, és ezt követőe a ők várható élettartama a felettebb országokba mdeütt magasabb, mt a férfaké (Nathaso 984). A ők kedvezőbb mortaltása valamey korcsoportál megfgyelhető, dősebb korba azoba a külöbségek mérséklődek (Read és Gorma 0). Ekkor már emcsak a halálozás valószíűségek között mérsékelt a külöbség, de az okstruktúrába scs léyeges eltérés (Cockerham 004). A emek között külöbség mértéke számottevőe változott az dők sorá (Aadale 00). A külöbség fluktuálásáak magyarázata a megfelelő késleltetettség mellett életmódbel téyezőkkel és az ezekek megfelelő halálok struktúra változásával részbe magyarázható (Cutler et al. 006). Napakba az eltérés az alacsoy mortaltású országokba a hatvaas évek végéek, a hetvees évek eleéek csúcsértékehez képest léyegese vsszafogottabbak modható. A legfelettebb országokba általába 4 7 év között külöbségek fgyelhetők meg. Így például a yugat-európa mortaltás proflú Ausztrába 009-ba a férfak születéskor várható élettartama 77,7 év, a őké 83,3 év volt (a külöbség 5,6 év), eél mérsékeltebb, 4 5 évy külöbség ellemezte a skadáv országok közül Svédországot (79,3, 83,4) és Norvégát (78,5, 83,4), míg Fországba számottevőbb, 6,8 évy külöbség rögzült (76,7, 83,5). A yugat-európa
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 399 országok közül Fracaországba határozotta eletősek modhatók a emek között egyelőtleségek (77,8, 84,8) (HFA DB). A kelet-közép-európa és a kelet-európa térségbe a külöbségek összehasolíthatatlaul agyobbak: a volt szovet térségbe óval tíz év felett eltérések általáosak tekthetők (Cockerham 999). Oroszországba potosa év külöbség választa el a férfakat és a őket (6,7, 74,7) (HMD), s ugyaez a helyzet Ukraába s (6,3, 74,) (HFA DB). A magyar ők és férfak várható élettartambel külöbsége 00-be 8 év volt (70,0, 77,9), amely köztes értékek tekthető a kelet-európa extrém magas és a yugat alacsoy mortaltású országok között. A emek között dffereca csökket az elmúlt másfél évtzed sorá, de a leszakadás a magasabb yugat-európa külöbségekhez képest s számottevőek modható. A emek között külöbségek bzoyos mértékg magyarázhatók bológa (geetka, hormoáls) egyekkel. A makrosztű külöbségek dőbel pulzálása kellő érvet szolgáltat a bológa magyarázat korlátozottságára. A bológa mellett külöböző társadalm, magatartásbel, pszchológa téyezők átszaak meghatározó szerepet. A magatartásbel külöbségek a emek között eltérő életmódra utalak. Néháy kvételtől eltektve a férfak körébe gyakorbbak az egészségkárosító szokások (doháyzás, alkoholfogyasztás), étkezés szokásak egészségteleebbek, mt a őké, életvtelükbe a kockázatos tevékeységformák redszeresebbe fordulak elő (sérülések, balesetek), továbbá a végzetes kmeetelű erőszakos bűcselekméyek áldozata között s több férf fordul elő. A befeezett ögylkosságok áldozata között s többségbe vaak a férfak. Ugyacsak smeretes, hogy a férfak szűrő- és gyógyítóellátásba való részvétele s elmarad a őkétől. A emek között külöbségek térbel vzsgálatáál két fotosabb emprkus ráyvoal határolható körül. Az egyk kfeezette a térbel struktúráak az elemzését helyez előtérbe, míg a másk a külöbségek okara keres választ. Presto (976) a moderzácó külöböző (gazdaság, társadalm, pszchológa) dmezó alapá gyekezett magyaráz az egyelőtleséget. Az egyes téyezők halálok struktúrára gyakorolt eltérő hatását emelte k. A emek között egyelőtleségek és az egészség állapot kapcsolatát vzsgáló svéd taulmáy egatív kapcsolatot talált az egészség állapot és az egyelőség külöböző metszete között, vagys a em szerepekbe megylváuló egyelőség övekvő egészségegyelőtleségeket geerált, am az egyelőtleség rodalom legfotosabb állításáak éppe az ellekezőe volt (Backhas 007). A férfak és a ők egészségbe eltöltött életéveek (healthy lfe expextacy) térbel kapcsolatát vzsgálta Groeewege mukatársaval (Groeewege et al. 003). A férfak és a ők regoáls értéke között vszoylag erős kapcsolatot talált. A klecvees évek első feléek adatat elemző agol terület (health authortes) elemzés eletősebb külöbségeket talált a férfakál, mt a őkél. A em külöbségek számottevőbbek voltak a deprvált területeke, míg a magasabb társadalm státusú területeke velláltabbak bzoyultak (Relagh és Kr 997). Telese más eredméyre utott Malczewsk (009) 373 legyel terület egység adatat elemezve. A férfak és a ők várható élettartama csupá közepese korrelált, a két em térbel mtázata számottevőe eltért. Egy skót taulmáy az alkohol okozta haladóság terület adatat vzsgálta emek szert (Emsle és Mtchell 009). A szerzők erős kapcsolatot találtak a két em mortaltása között. Megállapításuk szert ugyaazo társadalm téyezők állak az alkohol okozta mortaltás mögött mdkét emél.
400 DR. BÁLINT LAJOS A haza tapasztalatok A haza kstérség adatok szert a férfak és a ők között külöbségek medá- és átlagértéke 8,5 év körül alakult, amely valamvel magasabb a makrosztű külöbségekél. A legksebb külöbség, 6,35 év a Szetedre kstérségbe fordult elő, ahol a férfak születéskor várható élettartama 73,04 (95%, KI: 73,44 73,64), a őké 79,39 év (95%, KI: 78,8 79,96) volt. Budapeste a két em között külöbség (6,46 év) alg tért el a Szetedretől. Ugyaakkor érdemes megegyez, hogy a hat év felett külöbség külööse aak féyébe, hogy a legegyelőbb területekről va szó elmarad a Nyugat-Európába em rtka égyéves eltérésektől. A emek között legagyobb terület egyelőtleség az Abaú Hegyköz kstérségbe fordult elő (,6 év), ahol a férfak várható élettartama 63,54 (KI: 6, 4,97), a őké 75,7 (KI: 74,0 77,37) év volt. 3. táblázat A ők és a férfak által várható élettartam külöbségeek leíró statsztkáa Megevezés Külöbség Mmum 6,35 Maxmum,6 Teredelem 5,8. kvartls 7,87 Medá 8,5 3. kvartls 9,8 Iterkvartls teredelem,4 Átlag 8,59 N= 74 A külöbségeket ábrázoló térkép (9. ábra), valamt a korábba említett korrelácós együttható magas értéke s azt sugalla, hogy a emek kfeezette ó predktora egymásak. Azoko a területeke mérsékeltebbek a külöbségek, ahol az életklátások s magasabbak, míg az abszolút hátráyok emek között relatív hátráyokat s eleteek. A emek között külöbségek terület saátosságaak tpologzálásához klaszterelemzést alkalmaztam. Mdössze két vektor, a emek között várható élettartamok külöbsége és a ők várható élettartama alapá törtét a klaszterezés. A klaszterezést megelőzőe mdkét változót stadardzáltam (z-score). A partcoálás lehetséges megoldása közül agglomeratív herarchkus és em herarchkus módszereket (PAM, k-közép) alkalmaztam. A herarchkus esetébe az egyes csoportok hasolóságáak megállapítását egyszerű és teles lácmódszerrel, cetrod-, csoportátlag-, égyzetösszeg-módszerrel (Ward) s vzsgáltam (a módszerek részletes leírását ld. Kauffma és Rousseeuw 005, Füstös et al. 004). A legmegfelelőbb megoldást a k-közép klaszter eletette (R cclust package). A megfgyelések között távolság mátrx a legáltaláosabb eukldész metrká alapult: d(, ) = x x (x ) + (x ), A klaszterek optmáls számáak meghatározása a klaszterelárások legehezebb feladata. Számos és eredméyét tektve egymással sem feltétleül egybecsegő eszköz áll redelkezésre a legmegfelelőbb csoportosítás kvtelezésére (a külöböző klaszteralgortmusok értékeléséhez ld. elsősorba Ga et al. 007, Borcard et al. 0). Jele
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 40 esetbe a Rousseeuw féle slhouette-együtthatót (SC) alkalmaztam (Rousseeuw 005). A mutató fgyelembe vesz az a klaszterhez tartozó megfgyelések dsszmlarását, és ugyaezt megvzsgála az a klaszterhez legközelebb eső b klaszter vszoylatába s. b() a() s() = max{ a(), b() } A legmagasabb s() átlagos együtthatóérték elöl k a klaszterek számát. A mutató értéke s(). Az elképzelés egyértelmű előye, hogy valamey klasztertag szluettértéke vzuálsa megeleíthető, így ól láthatók azok a klaszterek, amelyekek taga em megfelelőe lleszkedek csoportukhoz. A klaszterekét együtthatók átlagáak értéke a klaszterezettség megfelelőségét értékel; egyelőtle számú csoportok eseté az SC alkalmazása em aálott. Az együttható két klaszter meghatározását dokolta. Az átlagos slhouette-együttható értéke 0,53 volt, amely stabl klasztersémát mutatott. Az eél agyobb klaszterszámú partcoálásál az SC értéke redre 0,4 alatt volt (három klaszterél az SC értéke 0,36; égy klaszterél 0,3), am a struktúra gyegeségére, a partcoáltság műtermék ellegére utal. A klaszterek valdálásához varacaelemzést (ANOVA) haszáltam külökülö mdkét változóra. A rezduálsok ormál eloszlását Shapro Wlk-teszttel, a varacák homogetását Bartlett-teszttel elleőrztem. Mdkét teszt eleget tett a varacaaalízssel szembe megfogalmazott követelméyekek. Az elemzés megerősítette, hogy a születéskor várható élettartamok szgfkása eltérek a kostruált faktor (klasztertagság) függvéyébe. 9. ábra A férfak és a ők születéskor várható élettartama között külöbség Év 7,00 7,0 8,00 8,0 9,00 9,0 0,00 0,0
40 DR. BÁLINT LAJOS A k-közép klaszterezés eredméye 0. ábra Klaszter Klaszter A kapott eredméy szert a emek között terület egyelőtleség alapá az ország két típusra tagolható, a külöbségek értelemszerűe fokozatak. A eleleg adatok szert a várható em saátosságok térbe kozsztesek. Ahol a ők hosszabb élettartamra számíthatak a mortaltás eleleg szte szert, ott a férfak s hasoló életklátásokkal bírak. A legfotosabb megállapításom tehát arra voatkozk, hogy a eleleg adatok szert az alkalmazott módszerrel em mutathatók k kozsztes klaszterek a haza térszerkezetbe. A emek szert életklátások agyo erőse együtt árak. A kapott klaszterelemzés eredméyét rövde összefoglalva elmodható: az első csoportot azok a kstérségek alkoták (=93), amelyekél a várható élettartamok mdkét em esetébe alacsoyabbak. A férfak élettartamáak átlaga 67,3 év, a őké 76,4 év volt, az átlagos külöbség pedg 9, évek adódott. A másodk klaszterél (=8) a várható élettartam átlaga 70,3 és 78,3 év volt, a külöbségük valamvel mérsékeltebb volt. A térbel tagoltság em felel meg sem a kelet yugat szert, sem a cetrum perféra szert megosztottságak. A yugat országrésze többségbe vaak azok a területek, ahol a külöbségek haza léptékkel mérve valamelyest mérsékeltebbek, és az életklátások eletősebbek mdkét em esetébe. A dél-alföld, észak-alföld és dél-duátúl régóba s előfordul ez a típus. Sőt, ezek eletősebb területet fedek le. Főleg a délalföld régóba domásabb a másodk típusú klaszter eleléte. Az első klaszterhez tartozó megfgyelések ugyacsak kocetrálta, Dél-Duátúlo, Észak-Alföldö és főképp Észak-Magyarországo halmozódak, ugyaakkor sporadkusabba bármely haza régóba előfordulak.
A SZÜLETÉSKOR VÁRHATÓ ÉLETTARTAM NEMEK SZERINTI TÉRBELI KÜLÖNBSÉGEI 403 Néháy következtetés A taulmáyba a születéskor várható élettartamok terület mtázatát vzsgáltam. A várható élettartamok becslése saát számítások szert Chag (984) módszere alapá törtét. Az adatelemzés techkák közül a globáls és a lokáls klaszterezettség megfelelő kereteket bztosítottak a térbel saátosságok leírására, a lokáls mtázatok feltárására. A lokáls klaszterek meghatározása bárs súlymátrx és ormaltás feltevés meté törtét mdkét emél. A klaszterek elhelyezkedése emek szert s hasolóak bzoyult, ksebb külöbségek a klaszterek kteredtségébe mutatkoztak. A haza terület egyelőtleségek a térbel lehatárolásból fakadó problémák, a megfgyelt szubrégók eltérő agysága matt em vethetők egyértelműe össze más országok hasoló adataval, a külöbségek eletős terület dszpartásról árulkodak. A yugateurópa kutatásokból származó eredméyekhez képest a haza külöbségek határozotta eletősebbek bzoyultak. Az elemzés egészébe a emek szert saátosságok bemutatása meghatározó szereppel bírt. Nem meglepő módo a terület külöbségek a férfak voatkozásába markásabbak bzoyultak. A emek között egyelőtleségek még a legvelláltabb kstérségekbe s hat év fölött voltak, amelyek éppe megközelítk a yugat-európa átlagot, míg a agyobb külöbségű területek a kelet-európa, volt szovet térséggel mutatak roko voásokat. A férfak és ők várható élettartama között agyo szoros együttárást tapasztalhatuk. A klaszterelemzés csupá fokozat külöbségeket tárt fel, azaz em tuduk olya klaszterről, lletve területekről beszámol, amelyek kozsztes emek szert vselkedésre utaláak. Magyaroszágo a emekét várható élettartamok kfeezette hatékoy makrosztű predktora egymásak. IRODALOM Aldstadt, Jared (00): Spatal Clusterg. I: Mafred M. Fscher Gets, Arthur (eds.): Hadbook of Appled Spatal Aalyss. Software Tools, Methods ad Applcatos, Sprger-Verlag, Berl Hedelberg Aadale, Elle (00): Health Status ad Geder. I: Wllam C. Cockerham (ed.): The New Blackwell Compao to Medcal Socology. Wley Blackwell Asel, Luc (995): Local Idcators of Spatal Assocato Lsa. Geographcal Aalyss, 7() Backhas, Moa C. Ludberg, Mchael Masdotter, Aa (007): Does creased geder equalty lead to covergece of health outcomes for me ad wome? A study of Swedsh mucpaltes. Socal Scece ad Medce, 64. Bvad, Roger (009): The Problem of Spatal Autocorrelato forty years o Borcard, Dael Gllet, Fracos Legedre, Perre (0): Numercal Ecology wth R. USE R! Sprger New York, Dordrecht, Lodo, Hedelberg Chag, C. L. (984): The Lfe Table ad ts Applcatos. Robert E. Krger Publshg Compay Malaber, Florda Cockerham, Wllam C. (999): Health ad Socal Chage Russa ad Easter Europe Cockerham, Wllam C. (004): Medcal Socology. Nth Edto, Pearso Pretce Hall, Upper Saddle Rver, New Jersey Cutler, Davd Deato, Agus Lleras-Muey, Adraa (006): The determats of Mortalty. Joural of Ecoomc Perspectves, 0(3) Darócz Etelka Hablcsek László (008): A haladóság terület és dőbel külöbsége az életkor függvéyébe. Demográfa,. Darócz Etelka (997): A haladóság terület eltérése Magyarországo 959/60 99. KSH Népességtudomáy Itézet Kutatás Jeletések, 60., Budapest Darócz Etelka (004): Terület és társadalm külöbségek a középkorú férfak és ők haladóságába Magyarországo 00 körül. I: Darócz Etelka Kovács Katal (szerk.): Halálozás vszoyok az ezredforduló: társadalm és földraz választóvoalak. KSH, Népességtudomáy Kutatótézet. Kutatás Jeletések, 77., Budapest Dasgupta, Partha (000): Valuato ad Evaluato: Measurg the Qualty of Lfe ad Evaluatg Polcy. Reseurces for the Future, Dscusso Paper 00 4. Emsle, Carol Mtchell, Rchard (009): Are there geder dffereces the geography of alcohol-related mortalty Scotlad? A ecologcal study. BMC Publc Health, 9. Fort, Mare-Josée Dale, Mark R. T. (005): Spatal Aalyss A Gude for Ecologsts. Cambrdge Uversty Press, Cambrdge Füstös László Kovács Erzsébet Meszéa György Smoé Mosolygó Nóra (004): Alakfelsmerés (Sokváltozós statsztka módszerek). Ú Madátum Köyvkadó, Budapest
404 DR. BÁLINT LAJOS Ga, Guou Ma, Caoqu Wu, Jahog (007): Data Clusterg: Theory, Algorthms, ad Applcatos. ASA-SIAM Seres o Statstcs ad Appled Probablty, SIAM, Phladelpha, ASA, Alexadra, VA Geary, R. C. (954): The Cotguty Rato ad Statstcal Mappg. The Icorporated Statstca, 5. Gets, Arthur Ord, Joh Keth (99): The aalyss of spatal assocato by use of dstace statstcs. Geographcal Aalyss, 4. Gets, Arthur (995): Spatal Flterg a Regresso Framework: Expermets o Regoal Iequalty, Govermet Expedtures, ad Urba Crme. I: Asel, L. Florax, R. (eds.): New Drectos Spatal Ecoometrcs, Sprger, Berl Gets, Arthur (00): Spatal Autocorrelato. I: Mafred M. Fscher Gets, Arthur (eds.): Hadbook of Appled Spatal Aalyss. Software Tools, Methods ad Applcatos, Sprger Verlag, Berl Hedelberg Groeewege, Peter P. Westert, Gert P. Boshuze, Hedrek C. (003): Regoal dffereces healthy lfe expectacy the Netherlads. Publc Health, 7. Hablcsek László (003): Térség haladóság külöbségek a középkorúak körébe. I: Darócz E. (szerk.) (003): Kettős szorításba. A középgeerácók élete és egészsége. KSH Hvatal Népességtudomáy Kutatótézet, Kutatás Jeletések, 74., Budapest HFA-DB: Europea Health for All Database, http://data.euro.who.t/hfadb/ HMD: Huma Mortalty Database, http://www.mortalty.org/ Józa, P. Forster, D. P. (999): Socal equaltes ad health: a ecologcal study of mortalty Budapest, 980 83 ad 990 93. Brtsh Medcal Joural, 38. Kauffma, Leoard Rousseeuw, Peter J. (005): Fdg Groups Data. A Itroducto to Cluster Aalyss. Joh Wley & Sos, Hoboke, New Jersey Klger Adrás (003): A kstérségek haladóság külöbsége. Demográfa,. Klger Adrás (006a): Úabb adatok a vdék kstérségek és a budapest kerületek haladóság külöbségeről (I.). Demográfa, 3. Klger Adrás (006b): Úabb adatok a vdék kstérségek és a budapest kerületek haladóság külöbségeről (II.). Demográfa, 4. LLoyd, Chrstopher D. (0): Local Models for Spatal Aalyss. d. Ed. CRC Press, Taylor & Fracs Group, Boca Rato, Lodo, Routledge Malczewsk, Jacek (009): Explorg spatal autocorrelato of lfe expectacy Polad wth global ad local statstcs. Geooural, 75() Mazumdar, Krsha (00): Improvemets lfe expectacy: 960 995 a exploratory aalyss. Socal Idcators Research, 55. Mora, P. A. P. (950): Notes o cotuous stochastc pheomea. Bometrka, 37. Nathaso, C. A. (984): Sex dfferetals Mortalty. Aual Revew of Socology, 0. Ode, N. (995): Adustg Mora s I for populato desty. Statstcs Medce, 4. Ord, J. K. Gets, Arthur (995): Local Spatal Autocorrelato Statstcs: Dstrbutoal Issues ad a Applcato. Geographcal Aalyss, 7. Presto, Samual H. (976): Mortalty Patters Natoal Populatos wth Specal Referece to Recorded Causes of Death. Academc, New York Read, Je a Ghazal Borma, Brdget K. (0): Geder ad Health Revsted. I: Berce A. Pescoldo, Jack K. Mart, Jae D. McLeod, Ae Rogers (eds): Hadbook of the Socology of Health, Illess, ad Healg. A Blueprt for the st Cetury. Sprger, New York, Dordrecht, Hedelberg, Lodo Relagh, Veea So Kr, Vctor A. (997): Lfe expectacy Eglad: varatos ad treds by geder, health authorty, ad level of deprvato. Joural of Epdemology ad Commuty Health, 5. Se, Amartya (998): Mortalty as a Idcator of Ecoomc Success ad Falure. The Ecoomc Joural, 08. Waller, Lace A. Gotway, Carol A. (004): Appled Spatal Statstcs for Publc Health Data. Joh Wley & Sos, New York Wlkso, R. G. (99): Icome dstrbuto ad lfe expectacy. Brtsh Medcal Joural, 304. Kulcsszavak: kstérség születéskor várható élettartamok, globáls autokorrelácó, lokáls autokorrelácó, k-közép klaszterezés, térbel demográfa. Resume Ths artcle exames the spatal geder dffereces of lfe expectacy at brth Hugary usg the most recet data avalable. The estmato of lfe expectaces s based o modfed verso of Chag s method whch was calculated by the author. We expereced much larger dffereces amogst me tha wome. Our emprcal result correspods to the covetoal experece. The rage regardg me was 9.5 years ad 6 years for wome. Both values refer to eormous large spatal dspartes. Noetheless the stregth of relatoshp betwee geders, based o a smple correlato coeffcet was very hgh (r=0,83). It mples that geders are good predctors to oe aother. The explorato of spatal patter of lfe expectacy s based o well-kow global ad local spatal autocorrelato tests. It has bee foud that the global spatal autocorrelatos are somewhat larger for me tha for wome. However the dffereces are ot remarkable. Not surprsgly the local patters were very smlar as well. Mor dffereces were foud regardg the extet of local clusters. Areas wth hgh lfe expectaces ca be foud the cetral rego, especally the captal ad ts sorroudg zoes, ad Wester Trasdauba rego. The areas wth the lowest lfe expectacy le South Wester ad North-Easter regos of the coutry. Fally we attempted to partto areas accordg to wome s lfe expectacy ad geder dffereces. We used k-meas cluster method ad slhouette coeffcet (SC) to classfy proper cluster structure. Because of the above metoed strog relatoshp we could defe oly two clusters. SC value was more tha 0.5. We expereced that, where the lfe expectacy was hgh or relatvely hgh the geder dffereces were sgfcatly smaller.