研究者は、さまざまなレベルの大気汚染にさらされた個人から収集されたデータを分析するために統計モデルを採用しています。これらのモデルにより、大気汚染への曝露に関連する気分変化のパターンと傾向を特定できます。回帰分析などの統計的方法は、個々の特性と潜在的な交絡因子を占める一方で、大気汚染と気分転帰の関係の強度と方向を推定できます。
さらに、統計モデルにより、気分に対する大気汚染の影響に特に敏感な脆弱な亜集団の識別を可能にします。マルチレベルモデリングや構造方程式モデリングなどの高度な統計的手法を採用することにより、研究者は、個々の要因（年齢、性別、社会経済的状態、遺伝的構成）と気分の形状の形成における大気汚染曝露との相互作用を調査できます。
統計モデルはまた、用量反応関係の推定を促進し、大気汚染レベルの変化が気分の変化にどのように対応するかを説明します。この情報は、大気質基準を設定し、メンタルヘルスに対する大気汚染の悪影響を緩和するための戦略を実施する際に、政策立案者や環境機関にとって価値があります。
全体として、統計モデルは、大気汚染が気分にどのように影響するかを理解し、大気汚染に応じて個人の変動に影響を与える要因を特定するための堅牢なフレームワークを提供します。彼らは、環境要因とメンタルヘルスの間の複雑な相互作用に関する私たちの知識に貢献し、最終的には公共の幸福を保護するための効果的な介入の開発をサポートします。
