Centraal Bureau voor de Statistiek

Transcriptie

1 Centraal Bureau voor de Statistiek Divisie Procesontikkeling, IT en methodologie (PIM) en Divisie Dataverzameling (DVZ) WEGING GEZONDHEIDSMONITOR 01 Bart Buelens, Ralph Meijers en Martijn Tennekes Samenvatting: In deze nota ordt de eging besproken van de Gezondheidsmonitor 01 (GM), een samenerking van het CBS, de Gemeentelijke gezondheidsdiensten (GGD en) en het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM). De GM is een grootschalig steekproefonderzoek aarbij een deel van de reguliere gezondheidsenquête van het CBS ordt gecombineerd met enquêtes van de GGD en. In 01 is dit onderzoek voor de eerste keer uitgevoerd, met de bedoeling het een keer in de vier jaar te herhalen. Door het zoveel mogelijk afstemmen van de verschillende vragenlijsten en het combineren van alle respondenten in één analysebestand is het mogelijk consistente cijfers te maken op verschillende regionale niveaus, die vergelijkbaar zijn met de landelijke cijfers. Omdat enkele verschillende vragenlijsten zijn uitgezet bij verschillende deelpopulaties is het nodig drie egingen uit te voeren. Daarnaast is maaterk nodig voor enkele GGD en aar de opzet van het onderzoek afijkt van de landelijke richtlijn. Trefoorden: Gezondheidsenquête, lineair egen Projectnummer: BPA-nummer: PPM BBUS Datum: 14 juni 013

2 1. Inleiding De Gezondheidsmonitor 01 (GM) is een combinatie van de Gezondheidsenquête van het CBS (GEZO) en de gezondheidsenquêtes van de 8 Gemeentelijke gezondheidsdiensten (GGD en). Het doel van de GM is om schattingen te maken van belangrijke gezondheidsvariabelen, zoel op landelijk als op regionaal niveau. De GEZO ordt jaarlijks uitgevoerd door het CBS. Ongeveer respondenten van 0 jaar of ouder orden gespreid door het jaar bevraagd. Eens per vier jaar in 01 voor het eerst orden de vragenlijsten van de GEZO afgestemd met de gezondheidsenquêtes van de GGD en. De GGD en bevragen ongeveer respondenten, alleen volassenen (19 jaar of ouder), in de periode september t/m november. Door de GEZO respondenten van 19 jaar en ouder en de GGD respondenten samen te analyseren orden consistente en eenduidige cijfers verkregen op landelijk en regionaal niveau. Deze nota beschrijft de egingen die zijn uitgevoerd op de GM. Om zo goed mogelijk bij de GEZO aan te sluiten is het eegmodel dat bij de GEZO ordt gehanteerd (Bruggink en Herten, 011) als basis gebruikt. Dit eegmodel is op een aantal aspecten aangepast. De voornaamste zijn het kruisen van de eegtermen met de GGD-regio s, en het toevoegen van gestandaardiseerd huishoudinkomen. Bij de egingen die orden beschreven in dit rapport is de gegeneraliseerde regressieschatter toegepast (Särndal et al., 199). Het uitvoeren van de egingen is gedaan met de softare-omgeving R aarbij een koppeling is gelegd met het programma Bascula (Nieuenbroek en Boonstra, 00). Deze nota is als volgt opgeboud. Eerst ordt de GM en de uitvoering in 01 toegelicht in paragraaf. Paragraaf 3 beschrijft de egingen die zijn uitgevoerd. Enkele opmerkingen en conclusies volgen in paragraaf 4.. Gezondheidsmonitor De vragenlijst van de GEZO van het CBS (CBS, 013) bestaat uit tee delen. In het eerste deel staan algemene vragen over gezondheid, en is bedoeld voor alle leeftijden. Het teede deel bevat verdiepingsvragen op enkele gevoelige ondererpen zoals alcoholgebruik en langdurige aandoeningen, en ordt aangeboden aan de respondenten van deel 1 die 1 jaar of ouder zijn op de enquêtedatum. Respondenten van deel 1 kunnen kiezen om niet deel te nemen aan deel. De vragenlijst van de GGD en bevat een basisset van vragen die zijn afgestemd met de GEZO, over de ondererpen ervaren gezondheid, langdurige aandoeningen, lichamelijke beperkingen, mantelzorg geven, roken, drinken, lengte/geicht en beegen. Daarnaast bevatten deze vragenlijsten ook specifieke vragen voor volassenen en voor ouderen. Dit resulteert in tee type GGD vragenlijsten: de volassenmonitor (VGZ) voor mensen van 19 t/m 64 jaar, en de ouderenmonitor 1

3 (GZO) voor mensen van 65 jaar en ouder. Daarbij ordt de leeftijd gebruikt op de referentiedatum, 1 september 01. Deze datum geldt voor alle leeftijden in deze nota, tenzij anders vermeld. De VGZ en GZO vragenlijsten bevatten allebei de basisset, aarin vragen zitten uit zoel deel 1 als deel van de GEZO. Enkele GGD en vormen een uitzondering op deze landelijke standaard. Binnen drie GGD en ordt voor de VGZ georven vanaf 17 jaar (Rotterdam-Rijnmond, Limburg-Noord, Zuid-Limburg). Verder erven tee GGD en voor de GZO vanaf 55 jaar (Limburg-Noord, Zuid-Limburg). De respondenten voor de verschillende onderdelen van de GM zijn samengevoegd tot een integraal bestand dat geogen is. De responsaantallen zijn eergegeven in Tabel 1. Van de GEZO respondenten zijn de 19 jarigen en ouder meegenomen in de GM. De groep respondenten van jaar die hebben deelgenomen aan de GZO (Limburg) zijn niet meegenomen in de GM. Voor deze groep is een aparte eging uitgevoerd, omdat de standaard GM ervan uitgaat dat jarigen tot de VGZ portie behoren. Ook de jarige VGZ-respondenten vormen een uitzondering, maar zijn toch opgenomen in het integrale GM bestand omdat voor deze respondenten geen conflict ontstaat tussen VGZ en GZO dekking: ze hebben allemaal dezelfde vragenlijst gekregen. Voor landelijke analyses kan na egen een selectie orden gemaakt van 19-plussers. Tabel 1: Responsaantallen voor de verschillende onderdelen van de GM. Onderdeel GEZO (19+) deel 1, niet deel GEZO (19+) deel 1 en deel GEZO (19+) Respons VGZ (17-18 jarigen) VGZ (19+) VGZ (totaal) GZO (65+) GZO (55 t/m 64)* Totaal GM (19+)** Totaal GM (incl jarigen)*** * Deze orden buiten het integrale GM bestand gehouden. ** Dit bestand ordt gebruikt voor landelijke cijfers. *** jarigen alleen voor de drie GGD-en aar deze zijn aargenomen. De dataverzamelingsmodes die zijn ingezet voor de GEZO verschillen met die van de GGD en. Zoel het CBS als de GGD en beginnen te erven via internet (CAWI). Het CBS herbenadert telefonisch (CATI) als er een telefoonnummer bekend is, en anders via face-to-face (CAPI). Deel van de enquête ordt altijd afgenomen via een niet-intervieer mode (internet of papier). De GGD en

4 herbenaderen meestal via een papieren vragenlijst (PAPI), en soms ook CATI en/of CAPI. De enige eis opgelegd aan de GGD en is dat ze naast CAWI nog een andere mode van dataverzameling moeten inzetten. In de GGD Zeeland is een deel van de steekproef alleen via CAWI benaderd. Het gaat om (uitgezette) personen gespreid over het hele gebied, en een bijkomende portie van personen specifiek voor Terneuzen. Deze steekproeven zijn uitgesloten van het integrale GM bestand, en zijn ook niet opgenomen in Tabel 1. Het feit dat niet steeds dezelfde modes en strategieën van dataverzameling zijn ingezet kan tot gevolg hebben dat er mode-effecten optreden. Enerzijds kan het gaan om selectie-effecten: deelname aan de enquête kan afhankelijk zijn van de mode aarin ze ordt aangeboden, en dit kan verschillen tussen deelpopulaties. Anderzijds kunnen verschillende modes leiden tot verschillende antoorden op dezelfde vragen; men spreekt dan van meetfouten. Selectie-effecten orden hopelijk grotendeels door de eging gecorrigeerd. Bij meetfouten betreft het de antoorden op de enquête, en daarop heeft de eging geen betrekking. Tennekes en Buelens (01) analyseren mode-effecten aan de hand van de GEZO van 010, en aarschuen voor mode-effecten in de GM 01. Het steekproefonterp voor de GEZO is eenvoudig: de insluitkansen zijn voor iedereen gelijk. Om een goede regionale verdeling te verkrijgen is gestratificeerd naar Corop-gebied; binnen elk stratum is de steekproefomvang proportioneel aan de populatieomvang. Voor de GGD-enquêtes zijn geografische gebieden gedefinieerd gekruist met leeftijdscategorieën. Deze cellen zijn gebruikt als stratificatievariabele (hier primaire eenheden genoemd), aarbinnen enkelvoudig aselect is getrokken. De GGD en hebben elk zelf de steekproefomvang en stratificatie bepaald voor hun gebied. De hele doelpopulatie is ingedeeld in.18 primaire eenheden. Insluitkansen binnen een primaire eenheid zijn gelijk, maar ze verschillen tussen primaire eenheden. Voor de eging zijn responsgecorrigeerde insluitgeichten bepaald. Deze geichten houden rekening met de insluitkans en de responskans, en zijn gelijk binnen primaire eenheden. Er ordt geen onderscheid gemaakt tussen GEZO en GGD respondenten omdat personen binnen een primaire eenheid dezelfde kans hebben om in de GM steekproef terecht te komen. Voor een GM respondent in een primaire eenheid p is het insluitgeicht p r n p p n N p p 1 N r p p. aarbij r p de omvang van de respons is in primaire eenheid p, en n p en N p respectievelijk de steekproef- en populatieomvang. 3

5 3. Weging Gezondheidsmonitor 3.1 Vijf egingen Voor de GM zijn vijf egingen uitgevoerd, rekening houdend met de verschillende vragenlijsten (delen 1 en bij de GEZO, en VGZ en GZO bij de GGD en), en met deelpopulaties naar leeftijd aaronder deze vragenlijsten zijn uitgezet. 1. De eerste eging heeft betrekking op de vragen die in GEZO deel 1 zitten en in alle GGD-enquêtes. Alle respondenten die in de GM zitten krijgen hierbij een geicht. De doelpopulatie is 19+ jaar en in drie GGD en 17+ jaar. Het gaat om respondenten.. De teede eging heeft betrekking op de vragen die zoel in GEZO deel zitten als in alle GGD-enquêtes. Het deel van de GEZO respondenten dat el deel 1 heeft ingevuld, maar niet deel ( =4.859) valt hierbij eg. Alle overgebleven respondenten, orden opgehoogd naar dezelfde doelpopulatie als in de eerste eging. 3. De derde eging heeft betrekking op alleen de GGD enquêtes VGZ en GZO. Omdat deze enquêtes bij verschillende deelpopulaties zijn uitgezet (64 min en 65 plus, respectievelijk), kan dit geogen bestand orden gebruikt voor analyse van variabelen die slechts in één van beide enquêtes zitten, en niet in de GEZO. 4. De vierde eging is maaterk voor de jarige respondenten uit de tee Limburgse GGD en die hebben deelgenomen aan de GZO. 5. De vijfde eging is een gereduceerde eging die betrekking heeft op alleen de GGD enquêtes. Deze eging, aarbij alleen is geogen naar GGD, geslacht en leeftijd, is op verzoek van het RIVM en de GGD en uitgevoerd. Voor de eerste drie egingen zal hetzelfde eegmodel orden gebruikt. Omdat deze egingen het belangrijkste zijn van de GM (eging vier en vijf zijn immers extra, maaterk egingen), zullen e dit eegmodel in het vervolg van deze nota het GM eegmodel noemen. Dit eegmodel ordt besproken in de paragrafen 3. tot en met 3.4. De vierde eging is beschreven in paragraaf 3.5 en de vijfde eging in paragraaf Het GM eegmodel Als uitgangspunt is het eegmodel van de GEZO (deel 1) genomen, dat er als volgt uitziet (Bruggink en Van Herten, 011): Geslacht () x Leeftijd (17) + Burgerlijke staat (4) + Stedelijkheidsgraad (5) + Provincieplus (16) + 4

6 Huishoudgrootte (5) + Geslacht () x Leeftijd (3) x Burgerlijke staat () + Landsdeel (4) x Leeftijd (3) + Etniciteit (4) + Seizoen (4). De cijfers tussen haakjes geven aan in hoeveel categorieën elke variabele is ingedeeld. De variabelen zijn in detail beschreven in Bijlage 1 van Bruggink en Van Herten (011). Dit eegmodel is als basis genomen voor het opstellen van het GM eegmodel. Voor de GM is het bovenstaande eegmodel op enkele punten aangepast. Ten eerste zijn alle termen gekruist met tenminste GGD regio. Dit komt erop neer dat iedere GGD afzonderlijk is geogen. Hierdoor orden de schattingen binnen een bepaalde GGD niet beïnvloed door enquêtedata van de overige GGD en. Dit komt de vergelijkbaarheid van GGD en onderling ten goede. De eegtermen Provincieplus(16) en Landsdeel(4) x Leeftijd(3) zijn verijderd, omdat deze door de kruising met GGD regio niet meer veel toevoegen. Geslacht en burgerlijke staat zijn ook nog op een dieper regionaal niveau dan GGD gekruist, namelijk op gemeenteniveau. Voor sommige gemeenten aren er echter te einig aarnemingen en daarom zijn geslacht en burgerlijke staat alleen gekruist met gemeenten met minstens 100 respondenten. De overige gemeenten zijn in één restcategorie gestopt. Verder is de term primaire eenheid toegevoegd. De categorieën van deze term komen overeen met de door de GGD en gekozen steekproefstrata. De leeftijdsvariabelen zijn aangepast aan de doelpopulatie van de GM en heringedeeld, omdat er anders te einig respondenten in een bepaalde categorie zitten. De 17 en 18-jarigen zijn bij drie van de achtentintig GGD en aargenomen. Daarom zijn deze leeftijden in een aparte categorie ingedeeld. De laatste term, Seizoen(4), is eggelaten. Binnen de GEZO heeft deze term betrekking op mogelijke seizoenseffecten. Echter, omdat de GGD en alleen in de herfst en in een deel van de inter hebben georven, kan niet voor seizoenseffecten orden gecorrigeerd. Door de kruising met GGD-regio zijn in de term Etniciteit(4) de eerste en teede generatie niet-esterse allochtonen samengevoegd, omdat er anders te einig respondenten in bepaalde eegcellen zijn. Voor de eging van GEZO deel ordt informatie uit deelonderzoek 1 aan het eegmodel toegevoegd om te compenseren voor selectiviteit in de uitval tussen deel 1 en deel (Bruggink et al., 011). Er blijkt een verband te zijn tussen bepaalde variabelen en de bereidheid om te responderen op deelonderzoek. Bij de GM is dit niet mogelijk omdat de enquête afgenomen door de GGD en niet uit tee delen bestaat. Eén van die extra termen die bij de GEZO uit deel 1 orden bepaald is opleidingsniveau een sociaal-economische indicator. Als alternatief is gezocht 5

7 naar een sociaal-economische variabele die beschikbaar is uit registraties; zo is het gestandaardiseerd huishoudinkomen gekozen als alternatief. In veel gevallen zal dit kenmerk bovendien vrij goed correleren met opleidingsniveau. Aan het eegmodel voor de GM is daarom de term GGD(8) x Inkomen(5) toegevoegd. Inkomen(5) is het gestandaardiseerd huishoudinkomen uit 010, at het meest recent beschikbare jaar is, ingedeeld in kintielen. Het GM eegmodel dat is toegepast is: Primaire eenheid (18) + GGD(8) x Geslacht () x Leeftijd (13) + GGD(8) x Burgerlijke staat (4) + GGD(8) x Stedelijkheidsgraad (5) + GGD(8) x Huishoudgrootte (5) + GGD(8) x Geslacht () x Leeftijd (3) x Burgerlijke staat () + GGD(8) x Etniciteit (3) + GGD(8) x Inkomen(5) + Gemeente ingedikt (391) x Burgerlijke staat () + Gemeente ingedikt (391) x Geslacht (). Dit model is gebruikt voor de eerste 3 deelpopulaties zoals beschreven in paragraaf 3.1. De egingen zijn uitgevoerd met behulp van Bascula. De invloed van de term GGD(8) x Inkomen(5) is bekeken door een eging met en zonder deze term uit te voeren en de populatieschattingen voor de inkomensverdeling te vergelijken. Voor de eging met de inkomensterm komt de populatieschatting natuurlijk overeen met het populatietotaal volgens het inkomensregister van 010; bij egen zonder deze term is dat niet het geval. In Tabel zijn de resultaten van deze laatste eging eergegeven. Uit de tabel blijkt dat de lagere inkomens ondervertegenoordigd zijn in de respons en de hogere inkomens oververtegenoordigd. Vanege de correlatie met doelvariabelen van het onderzoek is het dus zinvol de inkomens-eegterm mee te nemen in het eegmodel. Tabel : Geschatte inkomensverdeling na egen zonder opnemen van inkomen in het eegmodel. Inkomenskintielen GGD Code GGD Naam GGD Groningen 94% 94% 101% 106% 107% 706 GGD Drenthe 88% 93% 97% 110% 107% 1009 GGD IJsselland 8% 93% 100% 110% 106% 1106 GGD Regio Tente 9% 96% 95% 109% 106% 1406 GGD Gelre-IJssel 86% 93% 101% 104% 108% 1906 Hulpverlening Gelderland-Midden 9% 91% 99% 104% 109% 006 GGD Rivierenland 84% 98% 98% 10% 108% 6

8 106 GGD Regio Nijmegen 94% 89% 100% 106% 106% 09 GGD Flevoland 88% 93% 10% 108% 103% 406 GG en GD Utrecht 95% 95% 101% 10% 105% 506 GGD Midden-Nederland 83% 9% 100% 10% 107% 707 GGD Hollands-Noorden 89% 91% 100% 107% 105% 3109 GGD Kennemerland 84% 93% 96% 108% 106% 3406 GGD Amsterdam 95% 94% 98% 100% 109% 3606 GGD Gooi en Vechtstreek 90% 97% 99% 10% 105% 3906 GGD Den Haag 94% 95% 104% 101% 105% 4106 GGD Zuid-Holland-West 101% 93% 94% 101% 106% 4506 GGD Hollands-Midden 94% 93% 97% 101% 106% 4607 GGD Rotterdam-Rijnmond 86% 95% 103% 104% 108% 4810 GGD Zuid-Holland-Zuid 89% 93% 98% 105% 107% 5006 GGD Zeeland 85% 95% 99% 105% 109% 506 GGD West-Brabant 84% 93% 100% 107% 106% 5406 GGD Hart voor Brabant 85% 9% 100% 107% 106% 5608 GGD Brabant-Zuidoost 83% 9% 98% 106% 111% 6011 GGD Limburg-Noord 75% 98% 103% 104% 109% 6106 GGD Zuid-Limburg 86% 94% 101% 108% 108% 706 GGD Fryslân 83% 9% 104% 111% 108% 7306 GGD Zaanstreek/Waterland 74% 86% 103% 106% 111% 3.3 Uitvoering van de eging Het in de vorige paragraaf vastgestelde eegmodel is toegepast op de eerste drie (deel)verzamelingen van respondenten zoals beschreven in paragraaf 3.1. Bij de eerste eging gaat het om het grootste aantal respondenten en treden er geen negatieve geichten op. Bij de teede en derde eging orden de GEZO deel, respectievelijk alle GEZO respondenten eggelaten en zijn de te egen bestanden dus iets kleiner. Bij deze teede en derde eging treden respectievelijk 6 en 1 negatieve geichten op. Om de negatieve geichten te voorkomen is het Huang- Fuller-algoritme toegepast, aarbij de geichten onderaan begrensd orden bij nul, zodat alle geichten positief zijn. Vanege het relatief kleine aantal negatieve geichten vergeleken met het aantal responsen ( voor eging en voor eging 3) is het effect van de begrenzing op bijvoorbeeld de variantie van de geichten zeer klein. In Tabel 3 staan een aantal kenmerken van de verdeling van de correctiegeichten voor egingen 1, en 3, aarbij voor de egingen en 3 het begrenzingsalgoritme is toegepast. Tabel 3: Kenmerken van correctiegeichten voor eging 1 t/m 3. 1e 3e eging N min. mediaan gem. max. quart. quart. deel ,045 0,856 0, ,14 3,43 deel ,1613 0,813 0, ,15 3,85 deel ,1454 0,809 0, ,15 3,368 7

9 De eindgeichten zijn het product van insluitgeichten en correctiegeichten. De insluitkansen verschillen per stratum en daardoor zijn ook de insluitgeichten niet gelijk. De verdeling van de eindgeichten verschilt daardoor van de verdeling van de correctiegeichten: de verhoudingen max/min en derde kartiel/eerste kartiel zijn voor de eindgeichten aanzienlijk hoger. In Tabel 4 zijn een aantal kenmerken van de verdeling van de eindgeichten voor egingen 1, en 3 eergegeven. Tabel 4: Kenmerken van eindgeichten voor eging 1 t/m 3. 1e 3e eging N min. mediaan gem. max. quart. quart. deel , 9, ,3 38, deel ,5 9,6 18,9 33,8 38, deel ,4 9,58 18,84 34,3 38, De resulterende verdeling van de eindgeichten voor eging 1 is te zien in Figuur 1. De verdelingen van de eindgeichten voor egingen en 3 zien er vrijel hetzelfde uit. Figuur 1: Resulterende eindgeichten voor eging Effect van de eging op de precisie van de uitkomsten Een maat voor de samenstelling van de respons ten opzichte van de populatie is 1 V, aarbij V de variatiecoëfficiënt van de eindgeichten is. Deze coëfficiënt is het quotiënt van de standaarddeviatie S ) van de eindgeichten en het gemiddelde van de eindgeichten : ( i 8

10 V S ( ) i. Voor de egingen 1, en 3 geldt respectievelijk: 1 V = (1,6797), (1,7415) en (1,864). Naarmate minder respondenten orden meegenomen is deze maat groter, en ordt de respons minder representatief. Door toepassing van de eging verandert de variantie van de regressieschatter voor doelvariabelen ongeveer met een factor (1 ) (1 R ), aarbij R een correlatiecoëfficiënt is tussen de betreffende doelvariabele en de hulpvariabelen van het eegmodel, met R 1. Als er geen verband is tussen de doelvariabele en de hulpvariabelen van het eegmodel, dan is R gelijk aan nul. In dit geval neemt de variantie van de regressieschatter voor de doelvariabele toe met factor f := De bijbehorende marge neemt toe met factor V 1 V 1 V.. Als er el samenhang is tussen de doelvariabele en de hulpvariabelen van het eegmodel, dan is R ongelijk aan nul. Hoe groter de samenhang, hoe groter R, en dus hoe kleiner de variantie van de regressieschatter. Bij doelvariabelen aarvoor (1 ) (1 R ) kleiner dan 1 is, leidt de eging tot variantiereductie. Voor de egingen 1, en 3 is dit het geval bij doelvariabelen aarvoor respectievelijk R 0,64, 0,65 en 0,67. Dit zijn hoge aarden die meestal niet gehaald orden. De hoge variantie ten opzichte van een enkelvoudig aselecte steekproef is het gevolg van het steekproefonterp, dat ontorpen is om regionale schattingen te maken en niet geoptimaliseerd is voor schattingen op landelijk niveau. De mogelijke toename van de variantie ordt vooral veroorzaakt door de verschillende insluitgeichten voor de verschillende strata (primaire eenheden) en dus het steekproefonterp, ant de factor f voor de correctiegeichten bedraagt slechts respectievelijk (1,0381), (1,043) en (1,0406) voor de 3 egingen. De eging met het GM eegmodel op zich zal daardoor al bij een variantiereductie leiden. V R 0, tot een 3.5 Weegmodel voor Noord- en Zuid Limburg In de GGD-en Limburg-Noord en Zuid-Limburg is de GZO uitgezet onder 55 plussers, terijl deze in de andere GGD-en bij mensen van 65 jaar of ouder is uitgezet. De jarigen die hebben deelgenomen aan de GZO zijn niet mee genomen in de respons van de GM, omdat er daar van uit ordt gegaan dat deze deelpopulatie de VGZ aangeboden heeft gekregen. Omdat de GGD-en Limburg-Noord en Zuid-Limburg toch schattingen illen maken van GZO variabelen voor mensen van 55 jaar of ouder is ervoor gekozen om voor de jarige GZO ers een aparte eging uit te voeren. Hierdoor kunnen deze respondenten met hun toegekende geichten orden toegevoegd aan de GZO respondenten van 65 jaar of ouder zoals deze uit de derde eging komen. Het eegmodel voor de jarigen uit deze tee GGD en is: 9

11 Primaire eenheid (85) + GGD() x Geslacht () x Leeftijd () + GGD() x Burgerlijke staat (4) + GGD() x Stedelijkheidsgraad (5) + GGD() x Huishoudgrootte (5) + GGD() x Geslacht () x Burgerlijke staat () + GGD() x Etniciteit (3)+ GGD() x Inkomen(5). Het eegmodel is een vereenvoudiging van het GM eegmodel dat is besproken in paragraaf 3.. Primaire eenheid en GGD zijn beperkt tot de provincie Limburg. Leeftijd () is een opdeling in 55 tot en met 59 jarigen en 60 tot en met 64 jarigen. De extra uitsplitsingen naar gemeente zijn niet in het eegmodel opgenomen, omdat in deze GGD en de primaire eenheden minstens op gemeenteniveau zijn gedefinieerd. 3.6 Gereduceerd eegmodel voor GGD data De vijfde eging komt tegemoet aan een verzoek van het RIVM en de GGD en, om de data (exclusief GEZO respons) ook te egen met een gereduceerd eegmodel: Primaire eenheid (18) + GGD(8) x Geslacht () x Leeftijd (6). Dit eegmodel corrigeert de selectiviteit van de respons met betrekking tot andere achtergrondkenmerken dan geslacht en leeftijd niet. Daarom is het gebruik van dit eegmodel niet aan te bevelen. Sommige GGD en hebben in het verleden geerkt met dit gereduceerde model, en illen via analyses op de nieue data een vergelijking maken met eerdere enquêtes. 4. Conclusies In deze nota zijn verschillende eegmodellen van de GM beschreven. Deze eegmodellen zijn gebaseerd op het eegmodel dat ordt toegepast bij de GEZO. Er zijn extra uitsplitsingen gemaakt, met name regionale, en gestandaardiseerd huishoudinkomen is toegevoegd als sociaal-economische variabele. Doordat de GEZO vragenlijst uit tee afzonderlijke delen bestaat, en de GGD en tee varianten van de vragenlijst hebben uitgezet (volassenen en ouderen), as het nodig om drie verschillende groepen van respondenten te egen. Daarnaast as maaterk nodig voor Limburg omdat zij anders hebben geënquêteerd dan de andere GGD en. Ten slotte is een vijfde, gereduceerde, eging uitgevoerd op verzoek van enkele GGD en. 10

12 Door het integraal egen van GEZO en GGD respondenten ordt het mogelijk om cijfers te maken die consistent zijn op verschillende aggregatieniveaus. Ook vergelijkingen tussen regio s, en met de landelijke uitkomsten, behoort tot de mogelijkheden. Bij dergelijke analyses moet zoveel mogelijk rekening gehouden orden met eventuele verschillen tussen GEZO en GGD respondenten. Het zijn verschillende bureaus die de data hebben verzameld, en ze hebben daar bovendien verschillende benaderstrategieën voor ingezet. Met name de verschillende modes van dataverzameling zouden vergelijkingen tussen de GM en de GEZO kunnen bemoeilijken. Dit geldt in het bijzonder voor het vergelijken met uitkomsten van eerdere GEZO edities, aar ook nog eens de periode van uitzet een rol kan spelen. De sterkte van de GM 01 ligt dan ook vooral in het verkrijgen van consistentie tussen regionale en landelijke cijfers, en het mogelijk maken van cross-sectionele analyses. Wanneer de GM over vier jaar eer ordt uitgevoerd is het belangrijk dezelfde opzet aan te houden als in 01, om vergelijkingen door de tijd mogelijk te maken. Referenties Bruggink, J.W., M. van Herten (011). Weging Gezondheidsenquête 010. CBSnota, versie mei 011, CBS Heerlen. CBS (01). Handboek Gezondheidsmonitor, versie CBS (013). Gezondheidsenquête vanaf 010. Online beschikbaar, geraadpleegd URL dataverzameling/korte-onderzoeksbeschrijvingen/gezondheidsenq-vanaf-010- kob.htm Nieuenbroek, N. en H.J. Boonstra (00). Bascula 4.0 Reference Manual. Centraal Bureau voor de Statistiek, Heerlen. Tennekes, M., B. Buelens (01). Voorstudie mode-effecten Gezondheidsmonitor 01. CBS-nota BPA-nr. PPM MTES, CBS Heerlen Särndal, C.E., B. Sensson and J. Wretman (199). Model Assisted Survey Sampling. Springer-Verlag, Ne York. 11

13 Bijlage A: Overzicht eegvariabelen De variabelen in het eegmodel van GM hebben de volgende categorieën: geslacht() 1 man vrou burgerlijke staat() 1 gehud (incl. partnerschap) ongehud burgerlijke staat(4) 1 gehud (incl. partnerschap) gescheiden (incl. gescheiden na partnerschap) 3 veredud (incl. veredud na partnerschap) 4 nooit gehud geeest leeftijd(13) jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar jaar of ouder leeftijd(3) jaar jaar 3 65 jaar of ouder 1 Deze leeftijdsgroep ordt alleen meegenomen voor de GGD en Rotterdam-Rijnmond, Limburg-Noord en Zuid-Limburg. Bij de GGD en Rotterdam-Rijnmond, Limburg-Noord en Zuid-Limburg; jaar bij de overige GGD en. 1

14 stedelijkheidsgraad(5) 1 zeer sterk stedelijk sterk stedelijk 3 matig stedelijk 4 einig stedelijk 5 niet stedelijk huishoudgrootte(5) etniciteit(3) Inkomen(5) 1 éénpersoonshuishouden teepersoonshuishouden 3 driepersoonshuishouden 4 vierpersoonshuishouden 5 huishouden van vijf of meer personen 1 autochtoon esters allochtoon 3 niet-esters allochtoon gestandaardiseerd huishoudinkomen in kintielen Gemeente ingedikt(391) GGD(8) De gemeentecode volgens Statline op peildatum 1 januari 01 voor zover er minstens 100 uit die gemeente gerespondeerd hebben. In 5 gemeenten zijn er minder dan 100 respondenten en deze gemeenten zijn samengevoegd tot een restcategorie met code Een overzicht van de 8 GGD en met de bijbehorende code is te vinden in Tabel. Een tabel met de GGD-regios s en bijbehorende gemeenten is te vinden op Statline. Afijkende term in eegmodel voor Noord- en Zuid-Limburg: leeftijd() jaar jaar 3 Het betreft de volgende gemeenten: Aa en Hunze, Ameland, Appingedam, Bellingedde, Borger-Odoorn, Coevorden, De Marne, De Wolden, Grootegast, Landsmeer, Loppersum, Marum, Menterolde, Meppel, Midden-Drenthe, Noordenveld, Ouder-Amstel, Pekela, Schiermonnikoog, Ten Boer, Terschelling, Tynaarlo, Vlieland, Westerveld, Zeevang. 13

15 Afijkende term in eenvoudig eegmodel voor GGD data: leeftijd(6) jaar jaar jaar jaar jaar 6 85 jaar of ouder 4 Bij de GGD en Rotterdam-Rijnmond, Limburg-Noord en Zuid-Limburg; jaar bij de overige GGD en. 14