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. 
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.