健康寿命と不健康寿命との関係

　次に、健康寿命と平均寿命から健康寿命を引いた残りの不健康寿命との関係はどうなっているかを見ることができるグラフを作成してみよう。平均寿命が長い県は健康寿命も不健康寿命もともに長いのであろうか。それとも健康寿命が長いと不健康寿命は短くなるのであろうか。この点を明確に判断するために、図３には、Ｘ軸に健康寿命、Ｙ軸に不健康寿命をとった散布図を描いた。なお、この図は相関を確かめる散布図なので相関図とも呼べる。健康寿命が長い県は不健康寿命も長いのであれば、プラスの相関（右上がりの相関）、健康寿命が長いほど不健康寿命は短いのであれば、すなわち両者が代替的であればマイナスの相関（右下がりの相関）が認められるはずである。結果は、右下がりの相関であり、代替性が認められる。すなわち、ある程度決まっている寿命の中で、不健康寿命を短くすれば健康寿命は延びるという関係にある。特に、女性においては相関がはっきりしており、代替性が強いことも分かる。

図３　健康寿命と不健康寿命の相関図（2010年）

　具体的には、男性では、愛知や茨城といった県では、健康寿命が長く、不健康寿命が短い理想的な状態となっており、逆に、大分、岡山、高知、長崎などでは、健康寿命が短く、不健康寿命が長いという望ましくない状態となっていることが認められる。また、女性では、静岡や群馬では健康寿命が長く、不健康寿命が短い理想的な状況となっており、広島や滋賀では、健康寿命が短く、不健康寿命が長いという望ましくない状況となっていることが分かる。
　この点をさらに端的な指標として得るために、ピンコロ指数とでも呼べるものを試算してみよう。これは、健康寿命を平均寿命で割ったパーセントで表している。ピンコロ指数が高ければ高いほどピンコロの確率は高まるわけである。相関図と異なり、ピンコロの程度が具体的な数値で表される点が指標化の優れたところである。
　なお、図４や前掲の図１では、高い順あるいは低い順に都道府県を並べ直すパターンも存在する。これであると上位や下位の地域がどこかがはっきりするし、自分の県がどの程度の位置にあるかも明瞭である。場合によっては、このソート後のグラフを採用した方がよいであろう。ただ、私としては、地域別グラフについては、なるべく地理的な順序のままの方がよいと考えている。どうしてもソートした方がよい場合でも、北海道・東北、関東、九州といった地方ブロックの中でのソートにとどめた方が地理的な感覚を保持できるので望ましいのである。

図４　都道府県別の健康寿命割合（2010年）

まとめ

　最後に、以上のデータを総合的に表したランキング表を掲げる。上位５位と下位５位を示しているので、目立った地位にある都道府県がどこかがはっきりする表現である。場所をあまりとらないがインパクトは強いので、紙面の一部にレイアウトするには適している。

表　健康寿命・平均寿命上位５位・下位５位の都道府県（2010年）

　今回は、都道府県別のデータの表し方について健康寿命を例にとって種々のパターンを紹介した。グラフの目的や媒体のスペースの広さなどを総合的に考え合わせて、適切な表現方法を選択し、あるいはそれらをバランスよく組み合わせて、効果的なプレゼンテーションを図りたいものである。複数のグラフや表を描いてみてその中から適切なものを選択するという作業も重要である。今回の原稿は、実はこうした作業の成果である。