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2.6 Statistische Methoden

Die Analysen erfolgten mittels multivariater logistischer Regressionen (SAS-Prozedur

Proc Phreg)

. 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.

Version 9.2 (SAS Institute, Cory, North Carolina, USA)

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