Die Konstruktion eines empirisch bestimmten Sozialschichtindexes mittels optimaler Skalierung am Beispiel von Deutschland

 

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Zusammenfassung

Zahlreiche epidemiologische Studien haben einen Zusammenhang zwischen Sozialschichtzugehörigkeit und Gesundheitsstatus nachgewiesen. Studien zum Alkoholkonsum zeigen, dass ein Zusammenhang zwischen Sozialstatus und Trinkmustern, Alkoholmissbrauch und alkoholbezogenen Problemen besteht. Sozialstatus ist ein Konstrukt, das häufig separat über einen der Indikatoren Bildung, Beruf oder Einkommen gebildet wird oder bei dem mehrere dieser Indikatoren kombiniert in einen Summenscore eingehen. Beide Ansätze implizieren theoretische Vorannahmen über den Erklärungsgehalt der Einzelindikatoren. In dieser Studie haben wir einen geschlechtsspezifischen metrischen Sozialschichtindex für Deutschland unter der Verwendung aller drei Einzelindikatoren (Bildung, Beruf, Einkommen) konstruiert. Wir verwendeten nationale, repräsentative Daten einer schriftlichen Befragung aus dem Jahr 2000. Der Altersrange wurde auf 25 bis 59 Jahre beschränkt. Für die Konstruktion des Schichtindikators verwendeten wir die Methode der optimalen Skalierung (kategoriale Hauptkomponentenanalyse). Aus diesem Grund waren keine theoretischen Vorannahmen über die hierarchische Struktur der Bildungs- oder Berufskategorien nötig. Die Methode der optimalen Skalierung erlaubt es, Variablen unterschiedlicher Skalenniveaus parallel zu skalieren. Wir verwendeten für Bildung und Beruf die originalen kategorialen Variablen und Einkommen (Äquivalenzeinkommen) als kontinuierliche Variable. Resultat der Skalierung ist eine zweidimensionale Lösung. Die erste Dimension erklärt den Varianzanteil, der sich über Statuskonsistenzen (Korrespondenz zwischen Bildungs-, Berufs- und Einkommenslevel) beschreiben lässt. Die zweite Dimension resultiert daraus, dass für einige Personen die Korrelationen zwischen Bildung bzw. Beruf und Einkommen gering sind (Statusinkonsistenzen). Die Verwendung des zweidimensionalen Indikators führt zu differenzierten Resultaten, die bei der Verwendung eines eindimensionalen Indikators wie Bildung oder eines Summenscores nicht erkennbar wären. Im Hinblick auf Trinkmuster sind klare Unterschiede zwischen Frauen und Männern mit mittlerem oder niedrigem Bildungslevel und hohem Einkommen und anderen Sozialschichtgruppen erkennbar. Frauen und Männer mit mittlerem oder niedrigem Bildungslevel und hohem Einkommen sind häufiger regelmäßige Rauschtrinker als Personen anderer Sozialschichtgruppen.

Abstract

Numerous epidemiological studies have shown an association between social status and disease. In alcohol research, socio-economic status (SES) has been associated with drinking patterns, misuse and alcohol problems. SES is a construct which is usually built by using the indicators education, occupation or income separately or combined as a summary score. However, either approach involves theoretical assumptions about the explanatory value of a chosen indicator before the data have been analysed. In this study we have created a gender-specific metric social status indicator for Germany by using all three single SES-indicators (education, occupation, income). We used national representative data from a postal survey from 2000. The age range was restricted to 25 - 59 years. To construct the indicator we used optimal scaling (categorical principal components analysis). Therefore no theoretical assumptions were necessary about the hierarchical order of educational or occupational categories. The optimal-scaling approach allows variables to be scaled on different levels. We used education and occupation as the original categorical data and income (equivalent income) as continuous data. The result of the scaling is a two-dimensional solution. The first dimension explains that variance which could be described by status consistencies (corresponding levels for education, occupation and income). The second dimension of the indicator results from the low correlation between education and income for some individuals (status inconsistencies). The two-dimensional indicator yields differentiated results which would not be visible using a one-dimensional SES-indicator such as education or a summary score. With regard to drinking patterns there are clear differences between middle or low-educated women or men with higher incomes and other social groups. Middle or low-educated men or women with a high income are more likely to be heavy episodic drinkers than people in other social status groups.

Literatur

• 1 Mackenbach J P. Socio-economic inequalities in health in developed countries: the facts and the options. Detels R, McEwen J, Beaglehole R, Tanaka H Oxford Textbook of Public Health, 4th edition Oxford; Oxford University Press 2002: 1773-1790
  Google Scholar
• 2 Helmert U. Soziale Ungleichheit und Krankheitsrisiken. Augsburg; Maro-Verlag 2003
  Google Scholar
• 3 Babitsch B. Soziale Ungleichheit, Geschlecht und Gesundheit. Bern; Huber 2005
  Google Scholar
• 4 Bloomfield K, Augustin R, Kraus L. Social inequalities in alcohol use and misuse in the German general population.  Zeitschrift für Gesundheitswissenschaften. 2000;  68 230-242
  PubMedGoogle Scholar
• 5 Casswell S, Pledger M, Hooper R. Socioeconomic status and drinking patterns in young adults.  Addiction. 2003;  68 601-610
  PubMedGoogle Scholar
• 6 Van Oers J A, Bongers I M, Van de Goor L A. et al . Alcohol consumption, alcohol-related problems, problem drinking, and socioeconomic status.  Alcohol & Alcoholism. 1999;  68 78-88
  PubMedGoogle Scholar
• 7 Neumark Y D, Rahav G, Jaffe D H. Socio-economic status and binge drinking in Israel.  Drug and Alcohol Dependence. 2003;  68 15-21
  PubMedGoogle Scholar
• 8 Lynch J, Kaplan G. Socioeconomic Position. Berkman LF Social Epidemiology Oxford; Oxford University Press 2000: 13-35
  Google Scholar
• 9 Last J M. A Dictionary of Epidemiology. Oxford; Oxford University Press 2001
  Google Scholar
• 10 Mackenbach J P, Kunst A E. Measuring the magnitude of socio-economic inequalities in health: an overview of available measures illustrated with two examples from Europe.  Social Science and Medicine. 1997;  68 757-771
  PubMedGoogle Scholar
• 11 Winkler J. Die Messung des sozialen Status mit Hilfe eines Index in den Gesundheitssurveys der DHP. Ahrens W, Bellach BM, Jöckel KH Messung soziodemographischer Merkmale in der Epidemiologie München; MMV 1998: 69-74
  Google Scholar
• 12 Gmel G, Bisig B. Sozialschicht und Inanspruchnahme - Die Entwicklung eines aggregierten Schichtindikators in der Schweiz. Bisig B, Gutzwiller F Gesundheitswesen in der Schweiz: Gibt es Unter- oder Überversorgung? Die Bedeutung von Sozialschicht, Wohnregion, Nationalität, Geschlecht und Versicherungsstatus Zürich; Rüegger 2004 68: 27-54
  Google Scholar
• 13 Ahrens W, Bellach B M, Jöckel K H. Messung soziodemographischer Merkmale in der Epidemiologie. München; MMV 1998
  Google Scholar
• 14 Kraus L, Augustin R. Repräsentativerhebung zum Gebrauch psychoaktiver Substanzen bei Erwachsenen in Deutschland 2000.  Sucht. 2001;  68 3-86
  PubMedGoogle Scholar
• 15 Hauser R. Das empirische Bild der Armut in der Bundesrepublik Deutschland - ein Überblick.  Aus Politik und Zeitgeschichte. 1995;  68 3-13
  PubMedGoogle Scholar
• 16 Andreß H J, Güllner M. Scheidung als Armutsrisiko. Barlösius E, Ludwig-Mayerhofer W Die Armut der Gesellschaft Opladen; Leske + Budrich 2001: 169-197
  Google Scholar
• 17 Bijleveld C C, van der Kamp L J. Longitudinal data analysis. London; Sage 1998
  Google Scholar
• 18 Jolliffe I T. Principal Component Analysis. New York; Springer 2002
  Google Scholar
• 19 Kaplan D. The Sage Handbook of Quantitative Methodology for the Social Sciences. Thousand Oaks; Sage 2004
  Google Scholar
• 20 OECD .Classifying Educational Programmes. Manual for ISCED-97 Implementation in OECD Countries. Paris; OECD 1999
  Google Scholar

Ulrike Grittner

Charité - Universitätsmedizin Berlin, Campus Benjamin Franklin, Inst. f. Biometrie und klinische Epidemiologie

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