Profile von Senioren mit Autounfällen (PROSA)

42
Höchster allgemeinbildener Schulabschluss
Gültig Allgemeine
Hochschulreife/Abitur
Fehlend
Gesamt
Anzahl Prozent
92 51,4%
Fachhochschulreife 4 2,2%
Realschulabschluss
(Mittlere Reife)
Hauptschulabschluss
(Volksschulabschluss)
39 21,8%
42 23,5%
Kein Abschluss 2 1,1%
Gesamt 179 100,0%
Angabe fehlend 1
Tab. 4: Höchste Schulabschlüsse der Gesamtstichprobe
(N=180)
Ähnliche Beschreibungen der Stichprobe ergeben
sich für die Teilstichprobe, die an der diagnostischen
Untersuchung teilnahm und sich aus der
Grundstichprobe der Face-to-Face-Befragung ergab.
Unter diesen 50 Teilnehmern waren 12 Frauen
und 38 Männer. Damit fällt die Verteilung mit
76% noch etwas stärker als in der Grundstichprobe
zugunsten der Männer aus. Die Teilstichprobe
war mit einem Durchschnittsalter von 71,96
(SD=5,73) Jahren etwas jünger als die gesamte
Grundstichprobe. Allerdings variierte die Altersspanne
auch bei den Diagnostikteilnehmern von
65 bis 89 Jahren. Tabelle 5 zeigt noch einmal die
Verteilung dieser Probanden pro Altersklasse und
Geschlecht.
180
Stichprobe der Diagnostikteilnehmer
Geschlecht
weiblich männlich
Gesamt
Altersklassen 65-69 Jahre
Anzahl 6 15 21
Gesamt
Prozent 50,0% 39,5% 42,0%
70-74 Jahre Anzahl 4 12 16
Prozent 33,3% 31,6% 32,0%
≥ 75 Jahre Anzahl 2 11 13
Prozent 16,7% 28,9% 26,0%
Anzahl 12 38 50
Prozent 100% 100% 100%
Tab. 5: Alters- und Geschlechtsverteilung der Diagnostikstichprobe
(N=50)
7.5 Statistische Auswertungsverfahren
Die anhand des Interviews sowie der diagnostischen
Untersuchung gewonnenen Daten wurden
computergestützt mithilfe des Statistikprogrammes
SPSS ausgewertet. Dabei wurden sowohl univariate
Häufigkeitsauszählungen als auch bivariate und
multivariate Standardverfahren eingesetzt. Das
Signifikanzniveau wurde auf 5% gesetzt.
Nonparametrische Verfahren wurden für die Auswertung
nominalskalierter Daten verwendet. Analysen
von Unterschieden zwischen beobachteten
und erwarteten Häufigkeiten wurden anhand von
Chi-Quadrat-Tests (χ²) vorgenommen, sofern die
Voraussetzung erfüllt war, dass nicht mehr als
20% der Zellen eine erwartete Häufigkeit kleiner
fünf aufweisen. Bei den intervallskalierten Variablen
wurden parametrische Verfahren herangezogen.
Gruppenunterschiede wurden durch das varianzanalytische
Verfahren der ANOVA mit der
Prüfgröße F getestet. War die Voraussetzung der
Varianzhomogenität für die ANOVA nach dem Levene-Test
verletzt, wurde auf das robustere Testverfahren
nach Welch zurückgegriffen, was jeweils
im Ergebnisteil besonders gekennzeichnet ist. Auf
eine Interpretation der Effektstärke Eta (η) wurde
in diesem Fall verzichtet. Um einer Alpha-Fehler-
Kumulierung vorzubeugen, wurde beim multiplen
Testen zu einer Fragestellung bzw. zu einem inhaltlichen
Abschnitt die Bonferroni-Holm-Korrektur
angewandt. Das strukturprüfende Verfahren der
Diskriminanzanalyse wurde zur multivariaten Beurteilung
der Trennkraft relevanter Merkmalsvariablen
herangezogen. Ein weiteres wesentliches
Auswertungsverfahren für das Projekt PROSA
stellte die Clusteranalyse dar. Ziel der Clusteranalyse
ist es, Objekte aufgrund ihrer Ähnlichkeit bzgl.
der gemessenen Variablen zu Gruppen zusammenzufassen.
Das strukturentdeckende Verfahren
wurde eingesetzt, um Profile der Probanden abzuleiten
und spezifische Gruppen mit unterschiedlichem
Interventionsbedarf herauszustellen. Die
Two-Step-Clusteranalyse gestattet dabei nicht nur
die Analyse umfangreicher Datendateien, sondern
auch das gleichzeitige Erstellen von Clusterlösungen
auf der Basis kategorialer und stetiger Variablen.
Um Verzerrungen der Ergebnisse zu minimieren,
wurden im Hinblick auf die inferenzstatistischen
Verfahren Ausreissertests durchgeführt, die
vor allem für die Clusteranalyse Bedeutung haben
(vgl. BACKHAUS, ERICHSON, PLINKE & WEI­