Wolf ML-136825 Bedienungsanleitung Seite 13

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2.6 Statistische Methoden
Die Analysen erfolgten mittels multivariater logistischer Regressionen (SAS-Prozedur
Proc Phreg)
8
. Dabei wurden, der Methodik von Fall-Kontroll-Studien folgend, alle
Versicherten, die die jeweils zu analysierenden Diagnosen aufwiesen, als Fälle defi-
niert, alle Versicherten, die diese Diagnosen nicht aufwiesen, als Kontrollen. Für die
einzelnen Analysen wurden Modelle definiert, die folgende Variablen enthielten:
- Fluglärm-Parameter,
- Straßenlärm-Parameter,
- Schienenlärm-Parameter,
- Alter,
- Sozialhilfe-Häufigkeit des Ortsteils bzw. Des Stadtteils,
- Dichte von Alten- und Pflegeheimplätzen bezogen auf die Bevölkerung ü-
ber 64 Jahre,
- Interaktionsterm Alter*Fluglärm-Parameter,
Die Umgebungslärmparameter wurden linear transformiert, so dass dem untersten
berechneten Wert der Wert 1 zugewiesen wurde. In allen Fällen, in denen für einzel-
ne Umgebungslärmparameter keine Berechnung vorlag, wurde eine 0 substituiert. Im
Rahmen einer Sensitivitätsanalyse wurde untersucht, ob eine Verschiebung des
Startpunktes zu relevanten Veränderungen der Schätzungen führen könnte. Es zeig-
te sich, dass eine Verschiebung um 2 dB(A) (d.h. Dauerschallpegel von 40 und 41
dB(A) wurden auf den Wert 0 gesetzt) zu nur geringfügig abweichenden Schätzun-
gen führte.
Im Rahmen von weiteren Sensitivitätsprüfungen wurde analysiert, ob mit nichtlinea-
ren Transformationen der Fluglärmparameter eine bessere Modellanpassung mög-
lich wäre. Dafür wurden quadratische, kubische und gemischte Modelle (linear +
quadratisch) untersucht. Es zeigte sich, dass die Lineartransformation die beste Mo-
dellanpassung gewährleistete.
8
Version 9.2 (SAS Institute, Cory, North Carolina, USA)
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