Multiple Regressionsanalyse der Daten der Münchner Blutdruck-Studie

  • V. Cairns
  • D. Kleinbaum
  • A. Döring
  • J. Stieber
  • U. Keil
Conference paper
Part of the Medizinische Informatik und Statistik book series (MEDINFO, volume 40)

Zusammenfassung

Mit Hilfe der multiplen Regressionsanalyse wurde an den Daten der Münchner Blutdruck-Studie nach Risikofaktoren für hohen Blutdruck gesucht. Hierbei wurden zwei Strategien, nämlich erstens die hierarchische Variablenselektion durch “backward stepping” und zweitens die Anpassung des Signifikanzniveaus, angewandt. Für die mit diesen Verfahren gefundenen signifikanten Interaktionsterme zweiter Ordnung wird eine mögliche Erklärung gegeben. Bei der Untersuchung der Haupteffekte ergab sich, daß Body Mass Index (BMI) einen starken und signifikanten Einfluß auf den Blutdruck (BD) hat. Dies wird auch durch die Ergebnisse vieler anderer Studien bestätigt. Die Variable RAUCHEN war als Haupteffekt nicht signifikant; die Größe der Koeffizienten weist auf keinen bedeutungsvollen Effekt hin. Die Variable ALKOHOL erschien in der Mehrzahl der Analysen als signifikanter Haupteffekt. Obwohl der Effekt der Variable ALKOHOL nicht so groß ist wie derjenige des BMI, ist er in Bezug auf eine Bevölkerung dennoch bedeutungsvoll.

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Literatur

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Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1983

Authors and Affiliations

  • V. Cairns
    • 1
    • 2
  • D. Kleinbaum
    • 1
    • 3
  • A. Döring
    • 1
    • 2
  • J. Stieber
    • 1
    • 2
  • U. Keil
    • 1
    • 2
  1. 1.Institut für Medizinische Informatik und SystemforschungGesellschaft für Strahlen- und UmweltforschungNeuherbergDeutschland
  2. 2.MEDISGSF MünchenNeuherbergDeutschland
  3. 3.Dept. of Epidemiology and Dept. of Biostatistics School of Public HealthUniversity of North CarolinaChapel HillUSA

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