Persönliche Schutzausrüstung im Schneesport – Erhebung ... - BfU
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70 Befragung 2: Gründe für das Tragen der <strong>Schutzausrüstung</strong><br />
Tabelle 27:<br />
Variablen, die in die logistische Regression zur Prädiktion des Helmtragverhalten einbezogen wurden<br />
Abhängige Variable<br />
Helmtragverhalten 0 = Nicht-Helmträger 1 = Helmträger<br />
Unabhängige Variablen<br />
Geschlecht 0 = weiblich 1 = männlich<br />
Alter 0 = 26-Jährige und ältere 1 = 0- bis 25-Jährige<br />
Sprachregion 0 = Romandie 1 = Deutschschweiz<br />
Sportart 0 = Ski 1 = Snowboard<br />
Fahrniveau 0 = Einsteiger und<br />
Fortgeschrittene<br />
1 = Könner und<br />
Wettkampffahrer<br />
<strong>Erhebung</strong>szeitpunkt 0 = 8:00 bis 11:00 1 = 11:00 bis 17:00<br />
Ausbildung <strong>im</strong> <strong>Schneesport</strong> 0 = nein 1 = ja<br />
Verletzung <strong>im</strong> <strong>Schneesport</strong> 0 = nein 1 = ja<br />
Verletzungsangst 0 = (sehr) klein 1 = (sehr) gross<br />
Einstellung: Helm reduziert Freiheitsgefühl 0 = einverstanden 1 = nicht einverstanden<br />
Einstellung: Helm sieht nicht schön aus 0 = einverstanden 1 = nicht einverstanden<br />
Einstellung: Helm ist zu teuer 0 = einverstanden 1 = nicht einverstanden<br />
Einstellung: Helm ist bei vorsichtiger Fahrweise nicht<br />
notwendig<br />
0 = einverstanden / eher<br />
nicht einverstanden<br />
Einstellung: Helm ist unbequem 0 = einverstanden / eher<br />
nicht einverstanden<br />
1 = überhaupt nicht<br />
einverstanden<br />
1 = überhaupt nicht<br />
einverstanden<br />
Fahrmotiv: Erholung 0 = nicht vorhanden 1 = vorhanden<br />
Fahrmotiv: Lernen 0 = nicht vorhanden 1 = vorhanden<br />
Fahrmotiv: Wetteifern 0 = nicht vorhanden 1 = vorhanden<br />
Fahrmotiv: Grenzerfahrung 0 = nicht vorhanden 1 = vorhanden<br />
Anzahl Skitage pro Jahr Intervallskalierte Werte<br />
Anzahl Snowboardtage pro Jahr Intervallskalierte Werte<br />
Anzahl Skisaisons Intervallskalierte Werte<br />
Anzahl Snowboardsaisons Intervallskalierte Werte<br />
Von den insgesamt 17 multivariablen logistischen Regressionsberechnungen erbrachten alle ein<br />
signifikantes Resultat. Die durchgeführten Analysen hatten zum Ziel, ein kompaktes Modell mit<br />
den zentralsten Prädiktoren des Helmtragverhaltens zu generieren. Hierzu wurden alle nicht signifikanten<br />
unabhängigen Variablen iterativ aus dem Modell ausgeschlossen. Bei der Auswahl des<br />
Endmodells wurde die Modellqualität anhand der Anzahl Freiheitsgrade und der <strong>–</strong>2 Log Likelihood-Werte<br />
berücksichtigt. Das in Tabelle 28 dargestellte Modell erwies sich als das beste.
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