Probe

Die Daten wurden aus dem GESIS-Panel extrahiert. Hierbei handelt es sich um ein gemischtes Panel, das auf den Wahrscheinlichkeiten der allgemeinen erwachsenen Bevölkerung in Deutschland basiert. Es umfasst mehrere Themen von allgemeinem Interesse. Im GESIS-Panel ist die Referenzbevölkerung die deutschsprachige Bevölkerung im Alter von 18 bis 70 Jahren mit ständigem Wohnsitz in Deutschland.

Zunächst wurde eine Zufallsstichprobe aus kommunalen Melderegistern gezogen. Basierend auf dieser Zufallsstichprobe wurden im Jahr 2013 4.938 Panelisten rekrutiert. Die Rücklaufquote lag bei 86 %. Für die erste Profilerhebung und alle nachfolgenden Wellen wurden zwei selbstverwaltete Befragungsmodi (d. h. online und Papier-und-Bleistift) angewendet. Nachfolgende Wellen wurden zweimonatlich (2013–2020) oder vierteljährlich (ab 2021) durchgeführt. Für das GESIS-Panel lagen die Abschlussquoten pro Welle bei etwa 90 % der eingeladenen Teilnehmer (Online-Modus) bzw. 85 % (Offline-Modus). Weitere Einzelheiten finden Sie an anderer Stelle [13].

Das GESIS-Panel ist offen für die Datenerfassung für die akademische Forschungsgemeinschaft. Daher umfasst es Schlüsselfragen wie soziodemografische Daten und Instrumente, die von der wissenschaftlichen Gemeinschaft entwickelt wurden, die Politikwissenschaft, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften oder Soziologie studiert. Diese Tools werden anhand eines Review-Prozesses evaluiert. Dieser Überprüfungsprozess findet je nach Umfang der Tools intern oder extern statt. Weitere Einzelheiten finden Sie an anderer Stelle [14]. Die Autoren dieser Studie haben die Ergebnisse dieser Studie dem GESIS-Gremium vorgeschlagen. Nach einem erfolgreichen internen Review-Prozess durch GESIS wurden die Ergebnisse in Welle 46 des GESIS-Panels aufgenommen.

Aus Gründen der Datenverfügbarkeit wurden Daten der Welle 46 des GESIS-Panels verwendet, die von November 2021 bis Januar 2022 stattfand. Insgesamt gaben 3.876 Personen Antworten in Bezug auf die abhängige Variable und 48 Personen wollten nicht antworten. Frage. In der ersten analytischen Stichprobe betrug n 3.222, als die listenweise Löschung zur Behandlung fehlender Daten verwendet wurde. In der zweiten analytischen Stichprobe entsprach n 3.876 Personen, wenn die vollständige Informationsmaximumwahrscheinlichkeit (Full Information Maximum Likelihood, FIML) zur Verarbeitung fehlender Daten verwendet wurde.

Ergebnis

Gesundheitsvergleiche wurden anhand der folgenden Frage quantifiziert: „Wie würden Sie Ihre Gesundheit im Vergleich zu anderen Menschen in Ihrem Alter bewerten?“ » (viel besser; ein bisschen besser; das Gleiche; ein bisschen schlechter; viel schlechter). Dies ist eine gängige Methode zur Quantifizierung von Gesundheitsvergleichen (z. B. [8]). Um die Interpretation der Ergebnisse zu erleichtern, haben wir die Variable neu kodiert: von 1 = viel schlechter bis 5 = viel besser.

Unabhängige Variablen

In der Regressionsanalyse wurden eine Reihe sozioökonomischer, Lebensstil- und Gesundheitsfaktoren als unabhängige Variablen ausgewählt. Aufgrund der begrenzten Anzahl an Studien in diesem Bereich wurden die unabhängigen Variablen hauptsächlich aufgrund theoretischer Überlegungen ausgewählt. Beispielsweise können sich Frauen und Männer in ihren Gesundheitsvergleichen unterscheiden, weil sie möglicherweise eine unterschiedliche Einschätzung ihrer eigenen Gesundheit haben. [15]. Aus dem gleichen Grund können sich verschiedene Altersgruppen auch in ihren Gesundheitsvergleichen unterscheiden. [15]. Wir gingen außerdem davon aus, dass sich Menschen, die Sport treiben, im Gesundheitsvergleich von Menschen unterscheiden, die weniger aktiv sind, da sich aktivere Menschen möglicherweise der positiven Auswirkungen sportlicher Aktivitäten bewusst sind. [16]. Gleiches gilt für andere Lebensstilfaktoren wie Fleischkonsum und Alkoholkonsum. Es erscheint auch plausibel, dass die Zufriedenheit mit der eigenen Gesundheit bei Gesundheitsvergleichen eine Rolle spielen kann, da gesundheitsbezogene Faktoren durchaus einen unmittelbaren Einfluss auf die Einschätzung der eigenen Gesundheit haben können. [15].

In Bezug auf sozioökonomische Faktoren haben wir Geschlecht (Männer; Frauen), Alter (in Jahren; Extremwerte (z. B. „geboren 1995 oder später“ bis 1995; „geboren 1943 oder früher“ bis 1943) angepasst, um zu bleiben anonym), Familienstand (dichotomisiert in: verheiratet, mit dem Ehepartner und anderen zusammenlebend (d. h. verheiratet, getrennt vom Ehepartner lebend, verwitwet, ledig, geschieden), Bildung und Einkommen. Bildung wurde anhand einer Medianaufteilung dichotomisiert. Grundschulbildung bezieht sich auf: ( i) noch studieren und eine allgemeinbildende Schule besuchen, (ii) die Schule ohne Abschluss verlassen haben, (iii) ein Studium innerhalb von höchstens 7 Jahren (im Ausland) abgeschlossen haben, (iv) Polytechnische Oberschule der Deutschen Demokratischen Republik ( DDR) mit Abschluss nach der 8. oder 9. Klasse, (v) Polytechnische Oberschule der Deutschen Demokratischen Republik (DDR) mit Abschluss nach der 10. Klasse, (vi) Abschluss der Grundschulbildung, Grundschulabschluss, (vii) Abschluss der Sekundarstufe Bildung, Mittelstufe. Unter Hochschulbildung versteht man: (i) den Abschluss einer Fachhochschulreife und (ii) eine allgemeinbildende oder fachgebundene Hochschulreife (Realschule oder Fachoberschule, auch Fachoberschule mit Berufsausbildung). ). Das durchschnittliche monatliche Haushaltsnettoeinkommen in Euro (9 Kategorien von „weniger als 900 Euro“ bis „6.000 Euro und mehr“) wurde ebenfalls anhand einer Medianverteilung dichotomisiert: unter dem Median: niedriger bei 3.200 Euro; über dem Median: 3.200 Euro oder mehr.

Als Lebensstilfaktoren haben wir berücksichtigt: Fleischkonsum in den letzten vier Wochen, Alkoholkonsum (Bier, Wein oder Spirituosen) in den letzten vier Wochen und Häufigkeit sportlicher Aktivitäten wie Joggen oder Fitness in den letzten vier Wochen. Die Antwortkategorien waren jeweils: nie, etwa einmal im Monat, 2 bis 3 Mal im Monat, 1 bis 2 Mal pro Woche, 3 bis 4 Mal pro Woche, jeden Tag oder fast jeden Tag. Darüber hinaus haben wir im Hinblick auf die Gesundheit die Zufriedenheit mit dem allgemeinen Gesundheitszustand einbezogen (einzelner Punkt reicht von 1 = sehr unzufrieden bis 7 = sehr zufrieden).

statistische Analysen

Stichprobenmerkmale werden durch Gesundheitsvergleichsbewertungen angezeigt (viel schlechter, etwas schlechter, gleich, etwas besser, viel besser). Anschließend wurden mehrere lineare Regressionen (Gesamtstichprobe und stratifiziert nach Altersgruppen) durchgeführt, um die Determinanten von Gesundheitsvergleichen zu untersuchen. In der Regressionsanalyse wurden Gesundheitsvergleiche als abhängige Variable verwendet. Als unabhängige Variablen verwendeten wir Geschlecht, Alter, Bildung, Einkommen, Familienstand, Fleischkonsum, Alkoholkonsum, sportliche Aktivitäten und Gesundheitszufriedenheit. Es wurden robuste Standardfehler berechnet. In einer ersten Sensitivitätsanalyse wurden geordnete Probit-Regressionen verwendet, um die mögliche ordinale Natur der abhängigen Variablen zu berücksichtigen. Darüber hinaus wurde ein FIML-Ansatz verwendet, um fehlende Werte in der weiteren Sensitivitätsanalyse zu behandeln. [17]. Die statistische Signifikanz wurde mit bestimmt P<0,05. Für die statistische Analyse wurde Stata 16.1 verwendet (StataCorp, College Station, TX, USA).