Тежина на телото во зависност од степенот на образование - GRIN

Мандатна хартија 2009 година 13 страници

зависност

Примерок за читање

Содржина

2 Метод и пристап
2.1 Избор и презентација на множеството податоци
2.2 Претставување на променливите
2.2.1 Индекс на зависна променлива телесна маса
2.2.2 Независни варијабли Училишна и универзитетска диплома

3 Анализа на податоците
3.1 Индексот на телесна маса во зависност од потврдата за напуштање на училиштето
3.2 Индексот на телесна маса во зависност од универзитетската диплома

Список на табели и слики

Табела 1: Распределба на фреквенцијата за променливата БМИ

Табела 2: Дистрибуција на фреквенција за варијабла за напуштање на училиште

Табела 3: Распределба на фреквенцијата за променлива универзитетска диплома

Табела 4: Споредба на просечните вредности за променливиот индекс на телесна маса според полот и потврдата за напуштање на училиштето

Табела 5: Споредба на просечните вредности за променливиот индекс на телесна маса според полот и универзитетската диплома

Слика 1: Пропорција на мажи во часовите по телесна маса, диференцирани според сертификатот за напуштање на училиштето

Слика 2: Пропорција на жени во часовите по телесна маса, диференцирани според сертификатот за напуштање на училиштето

Слика 3: Пропорција на мажи во класи на телесна маса диференцирани според универзитетска диплома

Слика 4: Пропорција на жени во класи на телесна маса диференцирани според универзитетска диплома

1. Вовед

Современите општества често имаат висок животен стандард. Населението во земјите на ОЕЦД има повисок животен век од многу луѓе во земјите во развој или во развој, бидејќи снабдувањето со храна е подобро. Сепак, високоразвиените земји се карактеризираат и со изобилство и масовна потрошувачка. Постојаната достапност на ефтина храна може да доведе до неправилни навики во исхраната. Зголемувањето на богатството може да направи повеќе луѓе да имаат прекумерна тежина. Неизбалансираната диета има последици по здравјето и претставува товар на солидарната заедница. Во време на брза храна, готови производи и дизајнерска храна, истражувањето за причините за дебелината, исто така, разгледува и социјален статус. Еден начин за утврдување на ризикот од дебелина е да се разликува според степенот на образование на луѓето. 1

Во оваа теза, според тоа, се истражува прашањето за степенот до кој дебелината зависи од нивото на образование. За да се реши ова прашање, изготвени се две работни хипотези:

- H1: Колку е подобро сертификатот за највисоко училиште, толку е помала веројатноста за прекумерна тежина.
- H2: Луѓето со диплома имаат помала веројатност да бидат со прекумерна тежина од луѓето без споредлива диплома.

Во точка 2, методот и постапката на емпириската истрага најпрво се објаснети. Особено, опишани се множеството податоци и променливите. Податоците се анализираат во точка 3 со помош на соодветни статистички методи. Резултатите од оваа анализа се графички евалуирани во точка 4. Конечно, првичното прашање се проценува со проценка на работните хипотези (точка 5).

2 Метод и пристап

2.1 Избор и презентација на множеството податоци

Базата на податоци е обезбедена од Социо-економскиот панел (SOEP) на Германскиот институт за економски истражувања (DIW). Бидејќи SOEP спроведува репрезентативни повторени истражувања во приватни домаќинства во Германија секоја година од 1984 година, сетот на податоци е особено погоден за надолжни студии. Сепак, SOEP поставува меѓу другото. исто така главни теми од областа на здравството и образованието, така што е исто така погоден за пресек на оваа работа. Примероците од SOEP обезбедуваат репрезентативни резултати на микро ниво за населението во Германија. Од почетокот на истражувањето, SOEP е континуирано проширен за да вклучува дополнителни под-примери. 2

2.2 Претставување на променливите

Најновите достапни податоци за темата на телесната тежина и нивото на образование се достапни за 2006 година. Податоците се земени од датотеките HEALTH и WPGEN обезбедени од SOEP. Релевантните варијабли се комбинираат во датотека заснована на непроменливиот број на лице. Вклучени се сите примероци (А до Ш). Според тоа, бројот на разгледани случаи е 22.625 и вклучува лица на возраст од 17 до 97 години. Индивидуалните групи на луѓе се претерано претставени. 3 Со цел да се добие вистинска слика за населението (жителско население на Сојузна Република Германија), одделните случаи се пондерираат со факторот за проекција WPHRFALL (фактор за проекција 2006 година за сите примероци, вклучително и примерокот со високи приходи G). Овој фактор на екстраполација не само што врши пондерирање, туку исто така го екстраполира примерокот според големината на популацијата. Ова го зголемува бројот на разгледани случаи на 68.174.006.

2.2.1 Индекс на зависна променлива телесна маса

Метарски скалираниот индекс на телесна маса (БМИ) е погоден за мерење на прекумерната тежина, бидејќи при пресметување на оваа бројка, телесната тежина е поставена во однос на висината на телото. Тоа е мета-променлива и е генерирана од SOEP од променливите HEIGHT (големина на тело ?, E) и BWEIGHT (телесна тежина). Информациите за висината на телото, телесната тежина и телесната тежина беа собрани во личниот прашалник од 2006 година. 4 Записите беа направени или од самиот испитаник или од интервјуер. 5

Индексот на телесна маса се пресметува со употреба на формулата BMI = [илустрацијата не е вклучена во овој примерок за читање]. Бидејќи карактеристиките имаат квази-континуиран карактер, поделбата во класи има смисла. Класификацијата е аналогна на дефиницијата за Светската здравствена организација. 6-ти

Бидејќи индексот на телесна маса не го зема предвид односот на масното и мускулното ткиво, резултатите може да бидат пристрасни. Спортистите со високи перформанси, на пример, може да се сметаат за прекумерна тежина според класификацијата на телесната маса на Светската здравствена организација, иако високата телесна тежина се должи на тешкото мускулно ткиво. Сепак, бидејќи ова се ретки исклучителни случаи, променливата БМИ сè уште е соодветна количина за мерење на прекумерна тежина или дебелина како зголемена форма на прекумерна тежина. Следните резултати од дистрибуцијата за екстраполираниот примерок:

Табела 1: Распределба на фреквенцијата за променливата БМИ

Индекс на телесна маса (класифициран)

Слика не е вклучена во овој екстракт

Извор: SOEP (DIW), сопствени пресметки

Од Табела 1 може да се види дека со 47,1% мнозинството од населението во Германија е со нормална тежина. Сепак, втората по големина група (34,7%) веќе има прекумерна тежина. Вкупно 15,7% од луѓето се дебели I, II или III класа според дефиницијата на Светската здравствена организација. 2,1% од луѓето се класифицирани како недоволна телесна тежина.

2.2.2 Независни варијабли Училишна и универзитетска диплома

Првата променлива што го мери нивото на образование е сертификат за највисоко образование (WPSBIL). Ова веќе добро го приближува реалното ниво на образование. Променливата WPSBIL е секогаш номинално намалена. Тоа е променлива генерирана од SOEP од испитувањата на одделните бранови. 7 Фреквентната дистрибуција на оваа променлива е прикажана во Табела 2:

Табела 2: Дистрибуција на фреквенција за варијабла за напуштање на училиште

Матура

Слика не е вклучена во овој екстракт

Извор: SOEP (DIW), сопствени пресметки

1 Видете Сојузно Министерство за храна, земјоделство и заштита на потрошувачите (2008), стр. 88 ѓ; Оваа студија веќе укажува на врската помеѓу прекумерната тежина (или дебелината) и квалификациите за напуштање на училиштето.

2 Видете Haisken-DeNew, John P./Frick, Joachim R. (Eds.) (2005), стр. 16; SOEP сега се состои од осум подпримери А до H.

3 Видете Haisken-DeNew, John P./Frick, Joachim R. (Eds.) (2005), стр. 19-21.

4 Точното прашање во прашање 94 од личниот прашалник од 2006 година е: „Која е вашата висина во см? Ако не сте сигурни, проценете “. Прашањето 95 е: „Колку килограми тежи во моментов? Ако не сте сигурни, проценете “.

5 Овој вид на истражување може да се покаже како проблематичен бидејќи сите информации се предмет на самопроценка на испитаниците.

6 Видете Светска здравствена организација (2000), стр. 9; Како и да е, има смисла да се користат некласифицираните вредности за подоцнежни пресметки.

7 Променливата WPSBIL мора да се генерира затоа што личните прашалници од соодветниот бран прашуваат само дали и, ако е така, кој сертификат за напуштање на училиштето е добиен изминатата година.