사망비의 표준화와 더불어, 각 지역별 샘플의 수에 따른 위험비의 통계적 변동성을 안정화하기 위한 기법을 적용하는 과정이 필요하다. 비율 자료의 특성상 특정 사인으로 인해 사망하는 사례가 드물고, 각 지역별 인구수가 적은 경우에는 분모 혹은 분자의 영향으로 인해 사망률의 변동성이 커지게 된다. 이러한 사망률 계산 상의 단점을 보완하기 위해 적용되는 것이 Bayesian 기법이다. 본 연구에서는 Bayesian 기법을 활용하여 수도권 지역에서의 대기오염 관련 사망자에 따른 사망률을 지도화하였다. 먼저, 전체 사인, 심혈관계 및 호흡기계 사인 그리고 COPD에 대해 SMR과 Bayesian 기법이 적용된 SMR을 정리하면 아래의 <표 6>과 같다. 전체 사인을 포함한 분석 대상 사인 모두에서 SMR이 1인 상태를 기준으로 했을때, Bayesian 기법을 적용한 경우 최소값과 최대값의 범위가 감소한 것을 알 수 있다. 또한 IQR 범위는 SMR에 비해 Bayesian 기법을 통해 수렴된 사망비가 작은 값을 가지는 것을 알 수 있다. 이는 SMR이 1인 경우를 기준으로 할 때, 기준에서 많이 이격된 지점들의 통계량이 수렴된 결과로 해석할 수 있다. 이는 인구수가 적은 지역들의 경우 통계량의 변동성이 감소할 수 있도록 타 지역을 포함하는 전체 평균 사망률 정보를 반영하여 수렴되었다는 것을 의미한다.
Bayesian 기법을 활용하여 대기오염과 관련한 수도권 지역 사망자의 사망비율을 지도화했다. 전체 사인을 포함한 분석 대상 사인 모두에서 Bayesian 기법을 적용한 경우 최소값과 최대값의 범위가 감소했는데, 이는 통계량의 변동성이 감소할 수 있도록 타 지역을 포함, 전체 평균 사망률 정보를 반영하여 수렴되었다는 것을 뜻한다. 