Zwei methodische Zugänge zur Modellierung des Rindfleischkonsums während w BSE-Krise in Deutschland

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1 Zwei methodische Zugänge zur Modellierung des Rindfleischkonsums während w der BSE-Krise in Deutschland Benjamin Schüz, Urte Scholz & Falko F. Sniehotta Freie Universität Berlin fu-berlin.de/gesund

2 Überblick: BSE und die Folgen Das sozial- kognitive Prozessmodell gesundheitlichen Handelns (HAPA-Modell) Die Berliner Studie zum Ernährungsverhalten (BSE) SEM/Logistische Regression Zusammenfassung

3 Bovine Spongiforme Enzephalopathie (BSE) BSE wird von Prionen, deformierten Eiweißstrukturen, verursacht. Sie führen zum Absterben von infiziertem Gewebe. Löcher im Nervengewebe des Gehirns treten auf. Der Verlust grundlegender Hirnfunktionen ist die Folge. Möglicherweise ist BSE als Creutzfeld-Jakobsche Krankheit auf den Menschen übertragbar.

4 Rindfleischkonsum in Deutschland: Verkaufte Menge in 1000t : Erstes BSE-Rind in Deutschland Obligate Tests für Rindfleisch 1. MZP April 2. MZP Dez Rindfleisch in 1000t Quartal Quartal Quartal Quartal Quartal 2001 Quelle: Zentrale Markt- und Preisberichterstattungsstelle, Bonn, 9/02

5 HAPA-Modell (Schwarzer,, 1999) Selbstwirk- samkeit Ergebnis- erwartungen Intention Plan Initiative Wieder- aufnahme Auf- recht- erhal- tung Risikowahr- nehmung Barrieren und Ressourcen Disengagement

6 Die Berliner Studie zum Ernährungsverhalten (BSE) Onlinestudie zwischen April und Dezember 2001 Insgesamt über 2000 Teilnehmer Stichprobe hier: 162 Nichtvegetarier, die im April und Dezember teilgenommen haben. Geschlecht: 51,2% weiblich Alter: R Jahre, M=31,39 Jahre, SD=9,66 Jahre Bildung: 84,6% AbiturientInnen

7 Die Berliner Studie zum Ernährungsverhalten (BSE) Erhoben wurden unter Anderem: Rindfleischkonsum der letzten vier Wochen Variablen des HAPA- Modells (Risikowahrnehmungen, Ergebniserwartungen, Selbstwirksamkeit, Intentionen) Soziodemographische Variablen Analyse der Daten mittels eines Strukturgleichungsmodells (ML) und einer Logistischen Regressionsanalyse

8 Warum Struktur- gleichungsmodell?

9 Mit einem Strukturgleichungs- modell können die Beziehungen der motivationalen Variablen untereinander dargestellt werden Reliabilitäten der latenten Konstrukte sind höher Im Querschnitt höhere Varianzaufklärung der latenten Konstrukte

10 Strukturgleichungsmodell (ML) N=162; χ²=42,32; df=35; p=,18,36 Vulnerabilität T1 -,28,43 Intentionen T1 -,51 59%,40 -,34 Negative Ergebnis- erwartungen T1 Positive Ergebnis- erwartungen T1 Selbst- wirksamkeit T1 Rindfleisch- konsum zu T2 Modellgüte: RMSEA=,036 χ²/df=1,209 32%

11 Warum Logistische Regression?

12 Kriterium wurde über ein Einzelitem operationalisiert,, daher verringerte Reliabilität gegenüber einer latenten Variable Varianzreduktion auf eine dichotome Variable (Rindfleischkonsum ja/nein) klammert andere Einflussgröß ößen über den 8-8 monatigen Untersuchungszeitraum aus Geringere Anforderungen an die Prädiktoren Unterschiedlicher Einfluss der Intentionen, weniger oder kein Rindfleisch mehr zu essen

13 Logistische Regression auf die Intentionen Aus den Variablen der Motivationsphase des HAPA- Modells wurden die Intentionen vorhergesagt: Risikowahrnehmung Ergebniserwartungen Intention Selbstwirksamkeit

14 Variablen in der Gleichung Kriterium: Intention vorhanden ja/nein SWE zu T1 Pos. Ergebniserwartungen neg. Ergebniserwartungen Risikowahrnehmung Konstante B 1,27,82,57,53-8,21 p,00,02,16,01,00 Nagelkerke- R²=,31; χ²=5,88; df= 8; p=,66. Overall- Zuordnung: 67,7% korrekt.

15 Logistische Regression auf den Konsum Selbstwirksamkeit Konsum Intentionen

16 Variablen in der Gleichung Kriterium: Rindfleischkonsum ja/nein B p Intention Weniger Rindfleisch Intention Kein Rindfleisch SWE Konstante,56-1,27-1,11 6,12,00,00,01,00

17 Zuordnungstabelle Beobachteter Rindfleischkonsum zu T3 Σ nein ja Erwarteter Rindfleischkonsum zu T3 nein ja % richtige Vorhersagen 72,7 89,9 83,8 Cox & Snell-R² =,43; Nagelkerke-R² =,60,60; χ²=8,56; df=8; p=,38

18 Zusammenfassung Mit dem HAPA-Modell läßt sich die Aufrechterhaltung von Gesundheitsverhaltensänderungen darstellen. Das Strukturgleichungsmodell klärt 59% der Varianz der Intentionen auf, aber nur 32% des Konsums. Logistische Regression hingegen klärt nur 31% der Varianz der Intentionen auf, dafür 60% des Konsums. Die logistischen Regressionsanalyse deckt unterschiedliche Einflüsse der Intentionen auf.

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