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上在檢視各國的 M 及 P95時也可以發現，修勻資料較未修勻資料震盪幅度大，因 此實證結果皆未修勻過後的資料來做分析。值得注意是從圖 4-3 可以發現，透過 NM 方法去計算當修勻資料對 σ 之影響，未修勻資料變異數皆較修勻後來得高。
因此若只單看以生命表的資料來衡量死亡壓縮的變異數，差異結果大。
圖 4-3、修勻與非修勻資料對 σ 之比較
第二節 死亡壓縮與延壽之探討
本節將選定的方法NM及資料長度k為10之數值優化方式，去探討八個國家 死亡壓縮及延壽之討論，並與過去文獻所提及SD(M+)相比較將由死亡年齡的眾 數來探討延壽的部分，並觀察死亡分佈上的標準差與P95之變化，以這兩個測量 方式的變化檢視死亡壓縮是否存在，倘若死亡壓縮確實存在，則各種情形下的標 準差估計值應持續縮小中，而P95則不再上升，意味著壽命的右邊的極限值是可 以預測到的。
如同第貳章所述以下三個指標去觀察各方法評估死亡壓縮與壽命延長的現 象：
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（一）死亡人數最多的年齡（Modal Age、簡稱M）
圖 4-4、利用 NM 法 M 的變化(Female)
圖 4-5、利用 NM 法 M 的變化(Male)
由圖 4-4 及圖 4-5 可以看出在西元 1970 年至 1990 年之間震盪較明顯，之後愈趨 平滑。不論男性或女性，各國的 M 皆往上延伸，且呈現一直線，若壽命有極限 之假設成立的話，M 將隨著年代增加而愈趨平滑，從圖 4-4 可以看出美國及英國 女性之 M 在近 10 年有較平緩的趨勢外，其餘皆是無限向上的趨勢。表示壽命有 上限此假說以目前的資料來看並不成立。
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圖 4-6、利用 SD(M+)M 的變化(Female)
圖 4-7、利用 SD(M+) M 的變化(Male)
除了 NM 法之外，本研究也比較了 SD(M+)對於估計 M 之影響，由圖 4-6 及 圖 4-7 可以明顯看出，利用傳統的 SD(M+)法估計 M，如同本研究預期般震盪較 NM 大許多。從圖 4-6 各國女性資料方面可以看出較 NM 上升平緩，但是震盪太 大以至於無法做明確的定論，然而圖 4-7 顯示各國男性仍向上延伸，無法判斷死 亡年齡是否有上界。
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（二）死亡分佈上年齡的標準差
如之前所述，標準差是死亡壓縮主要指標，且在電腦模擬分析可看出其高度 受到分配之影響。因此在此除了用 NM 來探究之外，還會加入 SD(M+)法一起比 較。
圖 4-8、利用 NM 法標準差的變化(Female)
圖 4-9、利用 NM 法標準差的變化(Male)
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圖 4-8 及 4-9 可看出死亡年齡的標準差在西元 1970 年至 1980 年內先下降趨 勢較為明顯，而近年來下降的趨勢漸緩，除了澳洲及瑞典不論男女、性以及法國 男性呈現下降外，其餘國家幾乎呈現持平，日本及台灣在男性的部分標準差甚至 上升的趨勢明顯，顯示死亡壓縮在此是沒有定論的，少數國家甚至呈現死亡擴張 之情形。
從前述可以知道當分配假設不確定時，NM 估計變異數結果令人憂慮，因此 加入以無母數方法，也就是修正過之 SD(M+)法來計算各國標準差之變化。
圖 4-10、利用 SD(M+)標準差的變化(Female)
圖 4-11、利用 SD(M+)標準差的變化(Male)
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圖 4-10 及 4-11 可以發現由於使用無母數方法造成震盪較大，但不論男女性 皆無法看出明顯壓縮現象。以女性為例，大多數國家皆呈現持平，日本及美國女 性則呈現上升的趨勢。男性壓縮較為明顯，但是日本、台灣、法國則是呈現持平 的現象。即使使用無母數資料，對於死亡壓縮仍無明確定論。
（三）死亡年齡第百分之九十五位數(P95)
圖 4-12、利用 NM 法 P95的變化(Female)
圖 4-13、利用 NM 法 P95的變化(Male)
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倘若死亡壓縮存在，則 P95趨勢線則會愈趨平緩，但從圖 4-12 及 4-13 中並 沒有看到明顯趨於平緩的線，甚至標準差明顯下降之澳洲及瑞典也呈現上升的趨 勢。這也表示即使標準差緩慢下降，其程度仍不及於 M 上升之程度，因此對於 高齡端的極限值，仍是目前所未知的。但是不論以標準差及 P95對於死亡年齡壓 縮的現象，尚且無法有明確的結論，仍需要再過幾年觀察才能有較好的結論。
圖 4-14、利用 SD(M+) P95的變化(Female)
圖 4-15、利用 SD(M+) P95的變化(Male)