出生性比 = 年間の男子出生数 / 年間の女子出生数 (×100) ［→厚生労働統計に用いる主な比率及び用語の解説］
1906年，1966年のピークは「ひのえうま」。
2004年までのデータ： 厚生労働省：平成17年度 出生に関する統計の概況の「6 統計表」
[New] 厚生労働省：平成21年人口動態統計(確定数）の概況の「第１表 人口動態総覧」より：平成21年 548993/521042 = 1.054 (グラフには未反映)
厚生労働省：平成20年人口動態統計(確定数）の概況の「第１表 人口動態総覧」より：平成20年 559513/531643 = 1.052
厚生労働省：平成19年人口動態統計(確定数）の概況の「第１表 人口動態総覧」より：平成19年 559847/529971 = 1.056，平成18年 560439/532235 = 1.053
厚生労働省：平成１７年 人口動態統計(確定数）の概況の「第１表 人口動態総覧」より：平成17年 545032/517498 = 1.053
例えば平成19年（2007年）の 559847/529971 = 1.056 の誤差は，分子・分母をPoissonとすると，
n=1000000 x=rpois(n,559847)/rpois(n,529971) quantile(x,c(0.025,0.975))
で，[1.052, 1.060] が95％信頼区間。
もっとちゃんとやってみる。
binom.test(559847,559847+529971)
これで男が生まれる確率の95％信頼区間が [0.5127680, 0.5146457] であることがわかる。出生性比に焼き直せば
x = c(0.5127680, 0.5146457) x / (1-x)
で [1.052410, 1.060351] となる。いずれにしても 1.056 ± 0.004 である。
おまけとして，政府統計の総合窓口 GL08020103の「7-1 年次別にみた死産数・率（出産千対）及び死産性比」から男女別の死産数も入れておいた。
年 出生数 出生率 合計特殊出生率 出生性比 死産数 男死産数 女死産数 1899 1386981 32.0 NA 105.9 135727 70759 64493 1900 1420534 32.4 NA 105.1 137987 72257 65288 1901 1501591 33.9 NA 105.1 155489 81500 73573 1902 1510835 33.6 NA 104.8 157708 82670 74557 1903 1489816 32.7 NA 105.2 153920 80437 73041 1904 1440371 31.2 NA 105.1 147058 76893 69787 1905 1452770 31.2 NA 102.7 142092 74095 67660 1906 1394295 29.6 NA 108.7 149731 78262 71104 1907 1614472 34.0 NA 102.7 158814 82920 75415 1908 1662815 34.7 NA 104.6 162676 85729 76585 1909 1693850 34.9 NA 104.1 161576 85228 75938 1910 1712857 34.8 NA 103.9 157392 83214 73808 1911 1747803 35.1 NA 104.0 155319 82515 72362 1912 1737674 34.4 NA 104.1 147545 78492 68604 1913 1757441 34.3 NA 104.4 147769 78253 69074 1914 1808402 34.8 NA 104.9 145692 77565 67737 1915 1799326 34.1 NA 104.2 141301 75285 65604 1916 1804822 33.7 NA 104.3 139998 74760 64829 1917 1812413 33.5 NA 104.2 140328 75477 64446 1918 1791992 32.7 NA 104.3 142507 76021 66116 1919 1778685 32.3 NA 104.9 132939 71628 60918 1920 2025564 36.2 NA 104.5 144038 77540 66202 1921 1990876 35.1 NA 104.5 138301 74665 63296 1922 1969314 34.3 NA 104.0 132244 71327 60566 1923 2043297 35.2 NA 104.4 133863 72126 61312 1924 1998520 33.9 NA 104.2 125839 67777 57707 1925 2086091 34.9 NA 103.5 124403 67580 56506 1926 2104405 34.6 NA 105.8 124038 67562 56136 1927 2060737 33.4 NA 103.7 116922 63401 53140 1928 2135852 34.1 NA 104.4 120191 65339 54432 1929 2077026 32.7 NA 104.0 116971 63553 52992 1930 2085101 32.4 NA 105.3 117730 63955 53282 1931 2102784 32.1 NA 104.3 116509 63614 52463 1932 2182742 32.9 NA 105.0 119579 64932 54192 1933 2121253 31.5 NA 105.2 114138 62080 51521 1934 2043783 29.9 NA 104.2 113043 61374 51075 1935 2190704 31.6 NA 105.2 115593 62508 52410 1936 2101969 30.0 NA 104.9 111056 60425 50008 1937 2180734 30.9 NA 104.8 111485 60578 50214 1938 1928321 27.2 NA 105.7 99528 54079 44873 1939 1901573 26.6 NA 104.9 98349 53510 44148 1940 2115867 29.4 NA 105.1 102034 55042 46296 1941 2277283 31.8 NA 104.8 103400 56274 46318 1942 2233660 30.9 NA 105.2 95448 NA NA 1943 2253535 30.9 NA 105.3 92889 NA NA 1944 NA NA NA NA NA NA NA 1945 NA NA NA NA NA NA NA 1946 NA NA NA NA NA NA NA 1947 2678792 34.3 4.54 105.8 123837 65437 53181 1948 2681624 33.5 4.40 105.8 143963 75990 61130 1949 2696638 33.0 4.32 104.8 192677 100696 79493 1950 2337507 28.1 3.65 106.1 216974 111359 86908 1951 2137689 25.3 3.26 104.9 217231 110916 86841 1952 2005162 23.4 2.98 105.2 203824 104417 81925 1953 1868040 21.5 2.69 105.2 193274 99472 77241 1954 1769580 20.0 2.48 106.2 187119 96175 74521 1955 1730692 19.4 2.37 105.8 183265 94334 72781 1956 1665278 18.4 2.22 105.8 179007 92089 71741 1957 1566713 17.2 2.04 105.7 176353 90493 70649 1958 1653469 18.0 2.11 105.5 185148 94786 74174 1959 1626088 17.5 2.04 105.8 181893 93181 72719 1960 1606041 17.2 2.00 105.6 179281 91160 71775 1961 1589372 16.9 1.96 105.9 179895 91093 71239 1962 1618616 17.0 1.98 106.1 177363 89210 70095 1963 1659521 17.3 2.00 105.7 175424 88245 68698 1964 1716761 17.7 2.05 105.9 168046 83697 65730 1965 1823697 18.6 2.14 105.3 161617 80559 62379 1966 1360974 13.7 1.58 107.6 148248 72739 56602 1967 1935647 19.4 2.23 105.3 149389 73485 56848 1968 1871839 18.6 2.13 107.1 143259 69743 53349 1969 1889815 18.5 2.13 107.2 139211 66770 50202 1970 1934239 18.8 2.13 107.1 135095 63684 48166 1971 2000973 19.2 2.16 106.7 130920 60144 45413 1972 2038682 19.3 2.14 106.5 125154 56714 41707 1973 2091983 19.4 2.14 106.2 116171 51653 37470 1974 2029989 18.6 2.05 106.4 109738 47526 34680 1975 1901440 17.1 1.91 106.2 101862 44026 32010 1976 1832617 16.3 1.85 106.2 101930 43015 30559 1977 1755100 15.5 1.80 106.1 95247 39590 28077 1978 1708643 14.9 1.79 106.0 87463 36358 25530 1979 1642580 14.2 1.77 106.2 82311 35133 24054 1980 1576889 13.6 1.75 106.0 77446 33450 22098 1981 1529455 13.0 1.74 105.9 79222 33761 21829 1982 1515392 12.8 1.77 105.5 78107 33394 21018 1983 1508687 12.7 1.80 105.7 71941 30352 19589 1984 1489780 12.5 1.81 105.4 72361 31661 19626 1985 1431577 11.9 1.76 105.6 69009 30701 18376 1986 1382946 11.4 1.72 105.9 65678 29107 17156 1987 1346658 11.1 1.69 105.8 63834 28480 15959 1988 1314006 10.8 1.66 105.6 59636 26553 14947 1989 1246802 10.2 1.57 105.6 55204 24406 13375 1990 1221585 10.0 1.54 105.4 53892 23901 12564 1991 1223245 9.9 1.53 105.7 50510 22062 11603 1992 1208989 9.8 1.50 106.0 48896 21148 10845 1993 1188282 9.6 1.46 105.6 45090 19808 9987 1994 1238328 10.0 1.50 105.6 42962 18818 9510 1995 1187064 9.6 1.42 105.2 39403 17891 8704 1996 1206555 9.7 1.43 105.6 39536 17825 8711 1997 1191665 9.5 1.39 105.2 39546 17671 8397 1998 1203147 9.6 1.38 105.4 38988 17588 8346 1999 1177669 9.4 1.34 105.6 38452 17267 8250 2000 1190547 9.5 1.36 105.8 38393 17307 7975 2001 1170662 9.3 1.33 105.5 37467 16733 7499 2002 1153855 9.2 1.32 105.7 36978 16602 7501 2003 1123610 8.9 1.29 105.5 35330 15658 7071 2004 1110721 8.8 1.29 105.2 34365 15352 6845 2005 1062530 8.4 1.26 105.3 31818 13979 6104 2006 1092674 8.7 1.32 105.3 30911 13456 6005 2007 1089818 8.6 1.34 105.6 29313 12878 5694 2008 1091150 8.7 1.37 105.2 28177 12381 5498 2009 1070035 8.5 1.37 105.4 27005 11952 5305
上の表をコピーして X = read.table("clipboard")（Windows）または
X = read.table(pipe("pbpaste"))（Mac）で読み込み，attach(X)
して次のようにグラフを描く。
par(mgp=c(2,0.8,0)) # マージンの調節（デフォルト: c(3,1,0)） par(las=1) # y軸の数字を縦に # plot(range(年), range(出生性比,na.rm=T), type="n", xlab="", ylab="") plot(range(年), c(102,109), type="n", xlab="", ylab="") abline(h=105, col=gray(0.8)) abline(h=106, col=gray(0.8)) points(年, 出生性比, type="o", pch=16)
You are what your mother eats: evidence for maternal preconception diet influencing foetal sex in humans という論文によれば，母親の栄養状態によって変動するのだという。 ５号館のつぶやき : ヒトの性比が妊娠前の女性の栄養状態で変わる や ヒトの出生性比はコントロールされているか？ - NATROMの日記 で紹介されている。
The human sex odds at birth after the atmospheric atomic bomb tests, after Chernobyl, and in the vicinity of nuclear facilities という論文 (DOI: 10.1007/s11356-011-0462-z) によればチェルノブイリ事故などによる放射線により性比が変化するとのこと。
やや微妙な問題であるが，出生数と出生性比から男女別出生数を求め，それと上の表の男女別死産数とから男女別死産率を求めて，プロットしてみた。
最初の出生性比のグラフでは1906年が1966年より顕著であったが，こちらは逆である。どういう理由が考えられるだろうか。
Last modified: 2011-07-03 17:34:33