Methoden zur umfassenden Darstellung des Lebensmittelverzehrs am Beispiel von Bio-Käufern und Nicht-Bio-Käufern : Auswertungen auf Basis der Nationalen Verzehrsstudie II

Abstract

In der vorliegenden Arbeit werden ein Index, eine Hauptkomponentenanalyse, eine Clusteranalyse und ein Entscheidungsbaum auf ihre Eignung zur umfassenden Darstellung des Lebensmittelverzehrs mit Daten der NVS II geprüft. In der aktuellen Literatur werden lediglich Vergleiche einzelner Methoden, nicht aber Vergleiche aller vier Methoden beschrieben. Zudem gibt es keine Veröffentlichungen, in denen die Anwendung des Entscheidungsbaums zur umfassenden Darstellung des Lebensmittelverzehrs beschrieben wird.Für die Prüfung der Methoden werden die fünf Kriterien (1) Berücksichtigung möglichst aller Lebensmittelgruppen und der dazugehörigen verzehrten Mengen bei Anwendung der Methode (2) Darstellung möglichst aller Lebensmittelgruppen und der dazugehörigen verzehrten Mengen durch die Ergebnisse (3) Identifizierung von Personengruppen mit ähnlichem Lebensmittelverzehr (4) Differenzierung von Bio-Käufer/innen und Nicht-Bio-Käufer/innen und (5) Charakterisierung der identifizierten und differenzierten Personengruppen herangezogen.Mit dem entwickelten Index (HEI-NVS II) wird der Lebensmittelverzehr mit Empfehlungen der DGE verglichen und über ein Punktesystem bewertet. Als Ergebnis stehen die Indexwerte und die Indexsumme zur Verfügung. Bei der Hauptkomponentenanalyse erfolgt die Darstellung des Lebensmittelverzehrs durch Hauptkomponenten, die durch Korrelationen im Lebensmittelverzehr gebildet werden. Durch jede Hauptkomponente wird eine charakteristische Kombination an verzehrten Lebensmitteln ausgedrückt. Jeder Person wird für jede Hauptkomponente ein Faktorwert berechnet. Der Faktorwert gibt Auskunft darüber, wie gut der Lebensmittelverzehr einer Person durch eine Hauptkomponente widergespiegelt wird. Bei der Clusteranalyse werden homogene Personengruppen mit ähnlichem Lebensmittelverzehr gebildet. Die Darstellung des Lebensmittelverzehrs erfolgt durch die Mittelwerte der Verzehrsmengen der in einem Cluster zugeordneten Personen. Bei einem Entscheidungsbaum werden Personen in Abhängigkeit einer Klassifizierungsvariable aufgrund ihrer Unterschiede im Lebensmittelverzehr getrennt. Die Darstellung des Lebensmittelverzehrs erfolgt durch Blätter, in denen Personen mit ähnlichem Lebensmittelverzehr gruppiert werden. Die Korrekt- und Falschklassifikationsraten geben Auskunft darüber, wie zuverlässig die Personen auf Basis einer Klassifizierungsvariablen getrennt werden.Das Kriterium, möglichst alle Lebensmittelgruppen und die dazugehörigen verzehrten Lebensmittelmengen zu berücksichtigen, wird durch die Hauptkomponentenanalyse, Clusteranalyse und Entscheidungsbaum vollständig und durch den HEI-NVS II fast vollständig erfüllt.Das Kriterium möglichst alle Lebensmittelgruppen und deren verzehrten Lebensmittelmengen über die Ergebnisse darzustellen, wird lediglich durch die Clusteranalyse erfüllt. Durch den HEI-NVS II werden nur Lebensmittelgruppen, für die es quantifizierbare Empfehlung gibt, dargestellt. Bei der Hauptkomponentenanalyse werden nur die charakteristischen Lebensmittelgruppen einer Hauptkomponente dargestellt. Auch durch den Entscheidungsbaum wird das Kriterium nicht erfüllt, da nur die Lebensmittelgruppen, die für die Differenzierung relevant waren, über den Baum dargestellt werden.Das Kriterium, Personengruppen mit ähnlichem Lebensmittelverzehr zu identifizieren, wird durch die Ergebnisse der Clusteranalyse und des Entscheidungsbaums, nicht aber durch die Ergebnisse des HEI-NVS II und der Hauptkomponentenanalyse erfüllt. Allerdings weisen die Ergebnisse der Clusteranalyse in der Gruppe der Männer auf keine sinnvolle Identifizierung hin.Das Kriterium, der Differenzierung von Bio-Käufer/innen und Nicht-Bio-Käufer/innen, wurde lediglich durch den HEI-NVS II erfüllt. Bei der Hauptkomponentenanalyse und dem Entscheidungsbaum wurde anhand anderer Differenzierungsvariablen mit der gleichen Studiengruppen aufgezeigt, dass sich diese Methoden grundsätzlich zum Differenzieren eignen. Wie in der Literatur gezeigt, kann auch die Clusteranalyse zum Differenzieren geeignet sein.Das Kriterium der Charakterisierung der identifizierten und differenzierten Personengruppen konnten nur teilweise geprüft werden, da nur teilweise Personengruppen identifiziert und differenziert werden konnten. Grundsätzlich können alle vier Methoden geeignet sein, Personengruppen weiter zu charakterisieren.Die Prüfung der vier Methoden zeigt, dass keine Methode alle Kriterien zur umfassenden Darstellung des Lebensmittelverzehrs anhand der Daten der NVS II erfüllt. Die Methoden haben unterschiedliche Vor- und Nachteile, die bei der umfassenden Darstellung des Lebensmittelverzehrs von Bedeutung sind und bei der Wahl einer geeigneten Methode berücksichtigt werden müssen. Durch jede einzelne Methode können Erkenntnisse über die Studiengruppen in Bezug auf die Forschungsfrage gewonnen werden. Die unterschiedlichen Stärken der Methoden sollten als sich ergänzend gesehen werden. Abhängig von der Forschungsfrage sollte in Erwägung gezogen werden, mehr als eine Methode anzuwenden, um die daraus gewonnenen Erkenntnisse zu kombinieren. In presented dissertation an index, a principal component analysis, a cluster analysis and a decision tree are tested for their applicability to perform a comprehensive description of food consumption using data of the NVS II. In current literature, comparison of only single but not all four methods are described. Furthermore, there is no publication using a decision tree for a comprehensive description of food consumption.For testing these methods, five criteria are used: (1) consideration of preferably all food groups and their corresponding consumption by using the method (2) presentation of preferably all food groups and their corresponding consumption in the results (3) identification of subgroups with similar food consumption, (4) differentiation of buyers and non-buyers of organic food and (5) characterization of the identified and differentiated subgroups.With the developed index (HEI-NVS II) food consumption is compared to the dietary guidelines of the DGE and rated by using a point-based system. This results in an index score and an index sum. Applying principal component analysis food consumption is expressed as main components, which are created by correlations of food consumption. Each principal component expresses a characteristic combination of food consumption. For each person, a factor score is calculated for each principal component. The factor score gives information on how well a person s food consumption is mirrored by a specific principal component. With cluster analysis homogeneous subgroups with similar food consumption are classified. The description of food consumption in each cluster is presented by the mean food consumption of the persons allocated to a cluster. With the method of the decision tree, subgroups are separated depending on a classification variable using differences in food consumption. Food consumption is described through leafs grouping subjects with similar food consumption. The ratios of correct and false classification provide information about how reliable persons ca be separated by using this classification variable.The criterion to consider of preferably all food groups and their corresponding consumption is fulfilled by principal component analysis, cluster analysis and decision tree and nearly fulfilled by the HEI-NVS II.The criterion to present in the results of preferably all food groups, and their corresponding consumption is only fulfilled by cluster analysis. In the HEI-NVS II, only food groups which are quantified by dietary guidelines can be described. With the principal component analysis only characteristic food groups of the respective principal components are described. Also with the decision tree this criterion is not fulfilled since only food groups which are relevant for differentiation are described.The criterion to identify subgroups with similar food consumption is fulfilled by the results of the cluster analysis and the decision tree but not by the results of the HEI-NVS II and the principal component analysis. However, results of cluster analysis for men do not indicate a reasonable identification.The criterion to differentiate between buyers and non-buyers of organic food was solely fulfilled by the HEI-NVS II. However, as demonstrated by using other differentiating variables on the same study group principal component analysis and decision tree are generally suitable to differentiate. As it is shown in literature, cluster analysis can also be used to achieve differentiation.The criterion to characterize the identified and differentiated subgroups could only partially be tested, because identification and differentiation was only partially possible. Generally, all four methods can be used to characterize these subgroups.The assessment of the four methods shows, that none of the methods fulfills all criteria for a comprehensive description of food consumption based on data of the NVS II. The methods have different strengths and limitations which are relevant for the comprehensive description of food consumption and which have to be considered for the selection of a suitable method.Each method provides insights about the study population in regard to the specific research question. The different strengths of the methods should be seen as additional. Depending on the research question it should be taken into consideration to apply more than one method to combine the gained insights.