Wiener Gesundheits- und Sozialsurvey Vienna Health and Social ...

I. THEORIE, STICHPROBE, METHODEN Datenanalyse/Methoden
1.3 Statistisch-epidemiologische Datenanalyse − Methoden
1.3.1 Epidemiologische Datenanalyse
Bei Erhebungen in einfacher Zufallsauswahl entstehen
in der Regel systematische Ausfälle, welche die Repräsentativität
der Stichprobe bisweilen erheblich beeinträchtigen.
Dies kann im Extremfall bis zur Wertlosigkeit
einer Erhebung gehen. Sofern die Stichprobenverzerrung
nicht zu gravierend ist, ermöglicht jedoch
eine Gewichtung der Daten die nachträgliche rechnerische
Herstellung einer befriedigenden Repräsentativität
der Auswertungsergebnisse.
In allen durchgeführten Auswertungen wurden die erhobenen
Daten zur Erzielung von weitgehender Repräsentativität
der Ergebnisse statistisch gewichtet.
Dies war notwendig, da die Rohdaten der Erhebung in
den meisten soziodemographischen Variablen leichte
bis moderate Abweichungen von den tatsächlichen
Verteilungen in der Wiener Bevölkerung aufwiesen.
Die Gewichtung erfolgte unter Verwendung der aktuellsten
Mikrozensusdaten vom 2. Quartal 2000 (MZ
2000/2) und passt die Merkmale Geschlecht, Alter,
Schulbildung, Teilnahme am Erwerbsleben, Staatsbürgerschaft,
Bezirk, Haushaltsgröße und Familienstand
an dessen „SOLL“-Verteilungen an.
Um den Einfluss von statistischen Störvariablen, insbesondere
der Variablen Geschlecht und Alter, auszuschließen,
wählten wir als vorrangige statistische Methode
die Stratifizierung nach diesen Variablen. Dies
ist bei ausreichender Fallzahl die Korrekturmethode
der Wahl, da sie vergleichsweise die meiste Information
liefert und keinerlei einschränkende Zusatzannahmen
benötigt. Alle statistischen Analysen wurden nach
Geschlecht stratifiziert, wo sinnvoll und möglich auch
nach Altersgruppen. Bei der komplexen Modellbildung
wurden die Effekte der Störvariablen mittels Verfahren
der Regressionsanalyse korrigiert.
1.3.2 Generierung der Gesundheitsindikatoren
In diesem Survey wurden, mittels persönlicher Interviews
oder Fragenkomplexe, so genannte Skalen erhoben,
die aus mehreren inhaltlich eindeutig zusammengehörigen
Einzelfragen bestehen. Diese Fragenkomple-
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xe wurden zu so genannten Indikatoren zusammengefasst,
die es erlauben, Gesundheit und damit verbundene
Einflussgrößen zu erfassen und die dazu
herangezogen werden können, Gesundheitszustände
in vielfältigster Art zu beschreiben.
Um Indikatoren zu bilden, wurden die hypothetisch zu
Skalen zusammengestellten Items auf interne Konsistenz
(Cronbach's Alpha) geprüft. Interne Konsistenzen
mit α>0.50 wurden noch als angemessen akzeptiert.
Waren das inhaltliche Konstrukt plausibel und die internen
Konsistenzen statistisch für die jeweilige Dimension
akzeptabel, wurden die Indikatoren additiv
gebildet. Der sich ergebende Wert wurde durch die Anzahl
der verwendeten Items dividiert, um so eine bessere
Einschätzung im Verhältnis zur Einzelskala zu gewährleisten.
Einige Indikatoren wurden a priori als Summenindizes
gebildet, d. h. es wurden eindeutig zusammengehörige
Quantitäten aufsummiert: z. B. ergibt die Anzahl der
chronischen Krankheiten den dazugehörigen Summenindikator.
1.3.3 Regressionsanalysen − Modellbildung
Die gebildeten Indikatoren und die komplexen Modellbildungen
wurden unter Verwendung linearer Regressionsmodelle
analysiert und auf ihre Anpassungsgüte
überprüft. In allen Regressionsmodellen wurde nach
dem Alter (in Jahren), dem Einkommen und der Bildung
korrigiert und nach Geschlecht stratifiziert. Zur
Einschätzung der durch die Prädiktoren aufgeklärten
Varianz einer Zielvariablen wird bei allen Regressionsmodellen
der R 2 -Wert angegeben. Je kleiner der R 2 -Wert
ist, desto kleiner ist in der Regel die Anzahl der signifikanten
Prädiktoren und um so weniger wird die Zielvariable
durch die untersuchten Prädiktoren „erklärt“, d. h.
um so weniger kann sie auf die Prädiktoren (in Form eines
linearen Zusammenhanges) zurückgeführt werden.
Die Gültigkeit der Schätzwerte der Regressionsparameter
wird durch Angabe der Signifikanzen beurteilt.
Die berechneten und statistisch abgesicherten
Zusammenhänge zwischen den Prädiktoren und den
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