Amaç: Bu çalışma, yaşam beklentisini (YB) küresel olarak etkileyen demografik olayların, sosyoekonomik farklılıkların, sağlık hizmetlerinin mevcudiyetinin ve çevresel nedenlerin etkilerini anlamak için tasarlanmıştır. Yöntem: 183 ülkenin verileri Birleşmiş Milletler ajanslarından alınmıştır. Tahmin edilen (bağımlı) değişken YB'dir; belirleyiciler ise demografik olaylar, sosyoekonomik faktörler, sağlıkla ilgili faktörler ve çevresel konulardır. Araştırma amaçlarını değerlendirmek için, tanımlayıcı istatistikler, korelasyon analizi ve multiple regressyon analizleri kullanılmıştır. Bulgular: En düşük YB Afrika ülkelerine ait olup, çok çeşitli demografik, sosyoekonomik, sağlık ve çevresel faktörlerle anlamlı düzeyde ilişkilidir (p <0.05). Tam kapsayıcı bağışıklama, daha yüksek gelir ve iyileştirilmiş sanitasyonun YB'yi yükseltmesi beklenmektedir. Bununla birlikte, doğurganlık, HIV yaygınlığının ve karbondioksit emisyonlarının azaltılması yoluyla YB artırılabilir. Sonuç: YB farklı demografik, sosyoekonomik, sağlık ve çevresel faktörlerden etkilenmektedir. HIV enfeksiyonu, doğumlar veemisyonlarının azaltılması yoluyla YB yi yükseltmek için ülke düzeyinde ve küresel olarak çaba gösterilmelidir. Politika yapıcılar üreme kararlarını ilerletmeye, aşı kapsamını artırmaya ve sanitasyonu iyileştirmeye odaklanmalıdır. 

Objective: This study is designed to understand the impacts of demographic events, socioeconomic differentials, health factors’ availability, and environmental reasons which influence life expectancy (LE) globally. Methods: Data of 183 countries were taken from the United Nations agencies. The predicted variable was LE, and the determinants were demographic events, socioeconomic factors, health-related factors, and environmental issues. Descriptive statistics, correlation analysis, and backward multiple regression analysis were used to reach the research objectives. Results: The lowest LEs were found in the African countries; and LE was found significantly associated (p<0.05) with a wide range of demographic, socioeconomic, health, and environmental factors. The necessity of full coverage of immunization, higher income, and improved sanitation are expected to raise LE. However, LE may be increased by way of decreased fertilities, Human Immunodeficiency Virus (HIV) prevalence, and carbon dioxide () emissions. Conclusions: LE is influenced by different demographic, socioeconomic, health, and environmental factors. Country-level and global efforts should be taken to raise LE throughout the reduction of HIV infection, births, and  emissions. The policy-makers should focus on advancing reproductive decisions, increasing immunization coverage, and upturning improved sanitation usage.