Nach Abschluss der Datenerhebungsphase wurden alle Fragebögen maschinell eingele-sen und nicht lesbare Daten nochmals händisch in die Datenbank eingepflegt. Aus den fertigen Datensätzen wurden mittels der Statistik-Software SPSS für diese Arbeit syste-matische Analysen durchgeführt. Diese Analysen beinhalten Kreuztabellen für die inte-ressierenden Fragebogen-Items zu Wissensstand untereinander und mit verschiedene po-tenzielle Einflussfaktoren. Auf einem Signifikanzniveau von 5% werden signifikante Zusammenhänge im Antwortverhalten auf die verschiedenen Wissensfragen und Korre-lationen mit Einflussfaktoren betrachtet.
Zur Methodik der Datenanalyse gibt es einige Angaben zu machen, vor allem dazu, in welchen Schritten die Analyse vollzogen wurde und welche statistischen Überlegungen dabei von Relevanz waren.
Kern der Datenauswertung ist der Vergleich des Sonnenschutzwissens von Eltern und Erziehern und die Betrachtung möglicher Einflussfaktoren darauf. Da sich die Daten der beiden Befragungen in zwei verschiedenen Datensätzen befinden, erfolgt zunächst die Zusammenführung aller erhobenen Daten in einem Datensatz. Da nicht alle Wissensfra-gen in beiden FrageböWissensfra-gen erhoben wurden, beschränkt sich die vergleichende Analyse der Wissensstände auf die Items, welche in beiden Erhebungen abgefragt wurden. Dies sind die Fragen zum UV-Index („Was sagt Ihnen der Begriff „UV-Index“, „Woher be-ziehen Sie Ihre Informationen zum aktuellen Wert des UV-Index“), zur Sonnencremebe-nutzung („Sonnencreme ist die wichtigste Sonnenschutzmaßnahme“, „Mit Sonnencreme kann man den Aufenthalt in der Sonne unbesorgt genießen“, „Richtig angewendet ver-hindert Sonnencreme Sonnenbrand“, „Bei vorgebräunter Haut ist Sonnencreme überflüs-sig“), der Aussagen zu „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“ und Hautkrebsrisikofaktoren (Richtige: „Helle Hautfarbe, helle Haarfarbe“, „Kurze, intensive Sonneneinstrahlung“,
„Lange, intensive Sonneneinstrahlung“, „Anzahl der Muttermale“, „Anzahl der Sonnen-bäder im Leben“, „Anzahl der Sonnenbrände als Kind“; Falsche: „Steigende Luftver-schmutzung“, „Allergien“, „Ernährung“). Die Ergebnisse werden einander auch grafisch gegenübergestellt. Im Zuge des direkten Vergleichs der Eltern- und Erzieherdaten werden sowohl interessante Unterschiede bei einzelnen Fragen als auch ein Gesamtvergleich vor-genommen. Für den Gesamtvergleich werden Score-Werte aus den Ergebnissen bei den einzelnen Items zur Wissensabfrage gebildet. Mithilfe von Cronbachs Alpha wurde über-prüft, welche Kenngrößen sich für eine Score-Bildung eignen. Die gezeigten Items des Fragebogens sind überwiegend nominal skaliert, was ihre Auswertung erleichtert. So wurde für alle ordinalen Kategorien ein Chi2-Test durchgeführt und, je nach Anzahl der Antwortmöglichkeiten, ϕ (beide zu kreuzende Variablen haben genau zwei Ausprägungs-möglichkeiten) oder Cramers V (mindestens eine der beiden zu kreuzenden Variablen hat mehr als zwei mögliche Ausprägungen) bestimmt. Als signifikant wurden, bei einem Sig-nifikanzniveau von α ≤ 0,05, p-Werte von < 0,05 gewertet. Nach Cohen, der Vorschläge für allgemeine Richtwerte bei Produkt-Moment-Korrelationen entwickelte (Cohen 1992), sollen Kreuzungspaare mit ϕ und Cramers V < 0,3 und ≥ 0,1 als schwach zusammenhän-gend bewertet werden, ϕ bzw. Cramers V ≥ 0,3 bis < 0,5 zeigt einen mittelstarken und Werte ≥ 0,5 einen starken Zusammenhang an. Während praktisch analog mit den Werten von ϕ und Cramers V verfahren werden kann, ist an dieser Stelle anzumerken, dass sich ihre Wertebereiche unterscheiden: Während Cramers V Werte zwischen 0 und 1 an-nimmt, wobei 1 einen perfekten Zusammenhang bedeutet, kann ϕ sowohl positive als auch negative Werte annehmen.
Einige Variablen der FRANCIS-Studie sind metrisch skaliert. Bei diesen wurde der η-Koeffizient als Korrelationsmaß ermittelt, wenn die abhängige Variable die metrisch skalierte war. η2 gibt an, wieviel Varianz der abhängigen Variablen durch die Varianz der unabhängigen Variablen erklärt wird und damit auch, in welchem Maße die abhängige Variable durch die unabhängige beeinflusst wird. Für die hier vorgenommene Datenaus-wertung soll η2 > 0,3 bedeuten, dass ein starker Zusammenhang zwischen den betrachte-ten Variablen besteht. In nachfolgenden Tabellen wird η2 mit η bezeichnet.
Bei Überprüfung stellten sich die meisten der theoretisch inhaltlich passendsten Items als ungeeignet heraus, sodass eine Score-Bildung für einige Kombinationen wenig sinnvoll erscheint. Unter anderem stellte sich dieser Score aus den Fragen zu Hautkrebsrisikofak-toren als unpassend heraus:
Formel des Hautkrebsrisikofaktoren-Summen-Scores
Score = ((EB03_01 + EB03_02 + EB03_03 + EB03_05 + EB03_07 + EB03_09) - EB03_04 - EB03_06 - EB03_08)
Abbildung 1: Summen-Score Hautkrebsrisikofaktoren-Items des Erzieherbogens, mit EB03_01: Helle Hautfarbe, helle Haarfarbe, EB03_02: Lange, intensive Sonneneinstrahlung, EB03_03: Kurze, intensive Sonneneinstrahlung, EB03_04: Steigende Luftverschmutzung, EB03_05: Anzahl der Sonnenbäder im Le-ben, EB03_06: Allergien, EB03_07: Anzahl der Muttermale, EB03_08: Ernährung, EB03_09: Anzahl der Sonnenbrände im Kindesalter.
Für die drei Falschaussagen bezüglich Hautkrebsrisikofaktoren ergab sich ein Score, des-sen Elemente, mit einem Wert für Cronbachs Alpha von 0,649, eine sinnvoll auswertbare
„Unwissensvariable“ abbilden.
Durch ein Hinzuziehen der Falschaussage „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“ konnte ein Score mit Alpha = 0,565 ermittelt werden. Wurden auch die Variable „Mit Sonnencreme kann man den Aufenthalt in der Sonne unbesorgt genießen“, nach rechnerischer Modifi-kation, in den Score eingeschlossen, so ergab sich Cronbachs Alpha zu 0,396.
Cronbachs Alpha ergibt sich also zu 0,396 für einen Score aus allen angepassten Items der Frage zu Hautkrebsrisikofaktoren mit weiteren Falschaussagen des Fragebogens.
Reliabilitätsstatistik für falsche Hautkrebsrisikofaktoren und zwei weitere Falschaussagen
Cronbachs Alpha Anzahl der Items
,396 7
Tabelle 2: Reliabilitätsanalyse für die drei angepassten Variablen der Falschaussagen zu Hautkrebsrisiko-faktoren und die Items „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“ und „Mit Sonnencreme kann man den Aufent-halt in der Sonne unbesorgt genießen“.
Ein höherer Wert für Cronbachs Alpha ergibt sich jedoch, wie oberhalb geschildert, für einen Score aus den drei Falschantworten der Hautkrebsrisikofaktoren-Frage und der ebenfalls falschen Aussage „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“:
Reliabilitätsstatistik für falsche Hautkrebsrisikofaktoren und „Gebräunte Haut ist gesunde Haut (angepasst)“
Cronbachs Alpha Anzahl der Items
,545 4
Tabelle 3: Reliabilitätsanalyse die drei Falschen der Frage zu Hautkrebsrisikofaktoren und dem Item „Ge-bräunte Haut ist gesunde Haut (angepasst)“.
Insgesamt ließ sich für die Unwissenheitsvariable allein als Kombination der drei fal-schen Risikofaktoren der höchste Wert für Cronbachs Alpha errechnen.
Reliabilitätsstatistik für Falschaussagen zu Hautkrebsrisikofaktoren
Cronbachs Alpha Anzahl der Items
,649 3
Tabelle 4: Reliabilitätsanalyse für die drei angepassten Hautkrebsrisikofaktoren.
Andere Kombinationen von Einzelelementen zu Scores lieferten niedrigere Werte für Cronbachs Alpha, sodass ein Score aus oben genannten Elementen am sinnvollsten er-scheint. Ein höherer Wert für Cronbachs Alpha wäre an dieser Stelle wünschenswert, da dann eine höhere Aussagekraft des ermittelten Wissens-Scores gegeben wäre. Hierbei würde ein höherer Wert schließlich eine geringere Interrelation der einzelnen Items des Scores bedeuten, also anzeigen, dass die verschiedenen Elemente nicht in Wahrheit die-selbe Variable abbilden, sondern lediglich in diedie-selbe Richtung weisen. Initial wurde der Versuch unternommen, zur besseren Übersichtlichkeit einen Summen-Score aus allen Wissens- und Unwissens-Variablen der untenstehenden Tabelle zu bilden. Dafür wurden zwei Teil-Scores, Score I und Score II, gebildet, wobei Score I die Elemente aus Frage 36 und Score II die Items aus Fragen 21 und 31 beinhaltete. Alle in Betracht gezogenen Wissensitems sind der zur besseren Übersicht der auf diesen Abschnitt folgenden Tabelle zu entnehmen. Beim Vergleich der Teil-Scores ergab sich ein hoher Wert für Cronbachs Alpha von > 0,94, sodass an dieser Stelle auf die hohe Wahrscheinlichkeit von Redun-danzen zwischen den beiden Teil-Scores hingewiesen sei, was insbesondere bei ihrer Zu-sammenfassung zu einem Score relevant erscheint. Innerhalb der beiden Teil-Scores ergab sich Cronbachs Alpha jeweils zu < 0,3.
Wissens-Items der verwendeten Wissens-Scores
21. Inwieweit stimmen Sie folgenden Aussagen zur Verwendung von Son-nencreme zu?
Falschaussagen:
– Gebräunte Haut ist gesunde Haut.
– Sonnencreme ist die wichtigste Sonnenschutzmaß-nahme.
– Bei vorgebräunter Haut ist Sonnencreme überflüssig.
– Mit Sonnencreme kann man den Aufenthalt in der Sonne unbesorgt genießen.
Richtigaussage:
– Richtig angewandt verhindert Sonnencreme Sonnen-brand.
31. Was sagt ihnen der Begriff UV-Index?
32. Woher beziehen Sie Ihre Informationen zum aktuellen Wert des UV-Index?
36. Was erhöht ihrer Mei-nung nach das Risiko, an Hautkrebs zu erkranken?
Falschaussagen:
– Steigende Luftverschmutzung – Allergien
– Ernährung Richtigaussagen:
– Helle Hautfarbe, helle Haarfarbe – Kurze, intensive Sonneneinstrahlung – Lange, intensive Sonneneinstrahlung – Anzahl Sonnenbäder gesamt
– Anzahl Muttermale
– Anzahl Sonnenbrände im Kindesalter
Tabelle 5: Übersicht über die betrachteten Fragebogen-Items, die in die Wissens-Scores eingehen.
Unter Beachtung der gerade vorgestellten Erkenntnisse werden Scores für die Gesamt-auswertung aus inhaltlich verwandten Fragen gebildet und auf signifikante Unterschiede im Antwortverhalten untersucht. Die neuen Größen entstehen dabei durch Addition der Werte für die Einzel-Items. In den nachfolgenden Darstellungen finden sich unterschied-liche Variablen in Ausgangs- und angepasster Form. Die Anpassung erfolgte als Modifi-kation an der Ziffer, die bestimmte Werte in der Datenbank codiert und dient der leichte-ren, da intuitiveren Auswertbarkeit. So wurde die Bewertung des Hautkrebsrisiko-Falsch-antworten-Scores verändert, indem richtigerweise als falsch erkannte Falschaussagen mit 0 (zuvor 1) und falsch ausgewählte Falschaussagen mit -1 (zuvor 2) bewertet werden. Die Bewertung kehrt sich also um: Wenn ein niedrigerer Mittelwert vorliegt (Minimal-wert -1), ist das nun schlecht. Zuvor hatte ein niedrigerer Wert hier ein im Sinne adäqua-ten Sonnenschutzwissens wünschenswertes Ergebnis dargestellt.
Für den „Sonnencreme-Wissen“-Score (entspricht dem Score „Sonstige Wissens-Items-Score“ in der Tabelle der T-Tests für unverbundene Stichproben zum Vergleich von El-tern- und Erzieherwissen) wurden zur Vereinfachung der Interpretation die Variablen der Daten zur Zustimmung und Ablehnung der Aussagen „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“,
„Sonnencreme ist die wichtigste Sonnenschutzmaßnahme“, „Bei vorgebräunter Haut ist Sonnencreme überflüssig“, „Mit Sonnencreme kann man den Aufenthalt in der Sonne unbesorgt genießen“ und „Richtig angewandt verhindert Sonnencreme Sonnenbrand“
durch die Form des Scores angepasst.
Die exakte Formel, hier in Ausgestaltung für die Variablen des Elternfragebogens, lautet:
f20c_gesund -2 + f21a_massnahme -2 + f21c_ueberfluessig -2 + f21f_sonnengenuss -2 + ((f21d_keinsonnenbrand -2) * -1)
Hierbei geht die letzte Variable als Malus ein, denn eine Zustimmung zur Aussage „Rich-tig angewandt verhindert Sonnencreme Sonnenbrand“ war anders als bei den anderen er-wünscht. Durch die algebraische Modifikation ergibt sich für diese Variable bei Ableh-nung anstatt 4 nun -2 beziehungsweise wird der Punktwert im Fall einer Zustimmung von den anderen abgezogen. Insgesamt ist ein höheres Ergebnis in diesem Teil-Score wün-schenswert.
Die Formeln für die übrigen drei verwendeten Wissens-Teil-Scores lauten:
UV-Index-Score = f24+f25
Der UV-Index-Score geht direkt in den Wissens-Gesamt-Score ein, es wurde dabei je-doch noch 2 subtrahiert, um ihm insgesamt dieselbe Gewichtung zu verleihen wie den übrigen Scores, die alle in ihrer Berechnung bereits angepasst wurden.
Hautkrebsrisikofaktoren Richtigantworten-Score = f28_01 + f28_02 + f28_03 + f28_05 + f28_07 + f28_09 -6
6 wird bei diesem Score subtrahiert, um alle fälschlich nicht ausgewählten Richtigant-worten mit 0 anstatt 1 zu bewerten, sie also nicht als positiven Wert eingehen zu lassen.
Hautkrebsrisikofaktoren Falschantworten-Score = (f28_04 + f28_06 + f28_08 -3) * -1
Nachdem mittels Cronbachs Alpha verschiedene Varianten von Scores aus Elementen der Risikofaktor-Fragen verglichen wurden, wird hier für die weitere Auswertung ein Score aus angepassten Variablen in Form eines Summenscores verwendet. Wie auch beim Hautkrebsrisikofaktoren Richtigantworten-Score wird 3 subtrahiert, um nur ausge-wählte Risikofaktoren zu werten. Da hierbei eine Zustimmung fehlerhaft ist, wird durch Multiplikation mit -1 dafür gesorgt, dass die fälschlicherweise ausgewählten Falschaus-sagen vom Wissensgesamtscore abgezogen werden. Ein niedriges Ergebnis ist in diesem Fall wünschenswert. Durch die Modifikation wird der Falschantworten-Score genau an-dersherum ausgewertet wie die einzelnen Items. War zuvor die Ablehnung (erwünscht) mit 1 bewertet und die Zustimmung zur Aussage (unerwünscht) mit 2, so wird im Falsch-antworten-Score Ablehnung (erwünscht) mit (1-1) * -1 = 0 bewertet und Zustimmung (unerwünscht) mit (2-1) * -1 = -1. Zustimmung wird also gewissermaßen „bestraft“, eine korrekte Ablehnung führt jedoch zu keiner entsprechenden „Belohnung“. Neben der ein-fachen Berechnung spricht für diese Handhabung das zahlenmäßige Übergewicht der Richtigantworten. So ist es möglich, vor der Anpassung der Variablen im Falschaussa-gen-Score einen maximalen Punktwert von 2*6 + 3 = 15 zu erzielen, wenn alles richtig erkannt wird und keine Falschaussagen ausgewählt werden. Aber eine unkritische Zu-stimmung zu allen Aussagen liefert dennoch einen, relativ zu wenig reduzierten Punkt-wert von 12 (die drei Punkte beim korrekten Erkennen der Falschaussagen fehlen). Nach der Anpassung im Score liegt der maximal zu erzielende Punktwert für die 9 Hautkrebs-risikoaussagen bei 9. Wird nun durch unkritische Befragte jeder vorgeschlagene Risiko-faktor ausgewählt, verringert sich der Punktwert um 3. Relativ zum ersten Berechnungs-weg eines Scores ist die Reduktion hier größer.
Letztlich konnten drei Teil-Scores gebildet werden, die aufsummiert einen Wissensge-samt-Score ergeben. Diese drei Teil-Scores setzen sich wie folgt zusammen: Als erstes entsteht aus den beiden Fragen zum UV-Index durch Addition ein UV-Index-Score. Für die beiden UV-Fragen wird je ein Punkt erzielt, wenn auf die Fragen mit „Ich habe den Begriff noch nie gehört“ geantwortet wurde, wird der Wert „1“ vergeben. Bei Auswahl von „Ich habe den Begriff schon gehört, kann aber seine Bedeutung nicht erklären“ erhielt der Befragte den Wert „2“ und bei „Ich kenne den Begriff und kann seine Bedeutung erklären“ „3“. Alle zugeordneten Werte werden nachfolgend in der Auswertung wie Punktwerte behandelt, unter anderem, da sie als solche den Scores eine verwertbare Ein-heit geben. Ein zweiter Score wird aus den vier vorgenannten Aussagen zu Sonnencreme und dem Item „Gebräunte Haut ist gesunde Haut“, wieder durch Addition, gebildet. Auch hier lässt sich hierarchisch bewerten, indem Zustimmung zu den Aussagen („stimmt völ-lig“, „stimmt teilweise“) mit einem beziehungsweise zwei Punkten und Ablehnung („stimmt eher nicht“, „stimmt überhaupt nicht“) mit drei beziehungsweise vier Punkten bewertet wurde. Allerdings fand in diesem Teil-Score die Tatsache besondere Berück-sichtigung, dass es sich bei „Richtig angewandt verhindert Sonnencreme Sonnenbrand“, im Gegensatz zu den anderen vier, um eine Richtigaussage handelt. Da es von besseren Sonnenschutzkenntnissen zeugt, wenn dieser Aussage zugestimmt wurde, sind niedrige Punktwerte hier wünschenswert. Folglich kann das Ergebnis bei diesem Item sinnvoller-weise nicht einfach wie die anderen addiert werden. Um dem Rechnung zu tragen, wurde der Punktwert des Items mit -1 multipliziert und dann addiert, sodass es funktionell zu einer einfachen Subtraktion kommt, aber die Modifikation im Term der Rechnung auf den ersten Blick kenntlich bleibt. Zu guter Letzt werden aus den Aussagen zu Hautkrebs-risikofaktoren zwei Scores gebildet. Einer beinhaltet sechs Richtigaussagen- und der an-dere drei Falschaussagen-Elemente. Wird nun keine Anpassung vorgenommen, so ergibt sich, da die Richtigaussagen ebenso wie die Falschaussagen bei Ablehnung mit „1“ be-wertet werden und bei Zustimmung mit „2“, durch simple Addition kein aussagekräftiger Gesamt-Score. Also wurde durch Multiplikation der Falschaussagenwerte mit „-1“ eine solche vorgenommen. Nach diesem Schritt ergeben sich bei Erkennen einer Falschaus-sage -1 und bei Nicht-Erkennen -2 Punkte. Um eine bessere Übersicht in der Auswertung zu behalten, wurden von den Falsch- und Richtigaussagen der Hautkrebsrisikofaktoren-Frage außerdem betragsmäßig 1 subtrahiert. Es ergeben sich damit für das richtige Er-kennen einer Richtigaussage 1 Punkt und bei Nicht-ErEr-kennen 0 Punkte. Für das ErEr-kennen einer Falschaussage werden 0 Punkte, für das Nicht-Erkennen -1 Punkte vergeben. Jedes der anderen Elemente der Teil-Scores wurde vor Eingang in den Gesamt-Score außerdem
so verringert, dass kein Übergewicht der anderen Items gegenüber der Risikofaktoren-frage erzeugt wird, bei der ja betragsmäßig „1“ die höchstmögliche Ausprägung ist. Im Falle des UV-Index-Scores erfolgt diese Anpassung erst bei Eingang in den Wissens-Gesamt-Score, durch Subtraktion von zwei. So ergibt sich ein Wissens-Gesamt-Score, der alle als relevant eingeschätzten Items für einen Wissensvergleich berücksichtigt.
Obwohl sich, wie eingangs ausgeführt, für einen Unwissens-Score allein aus den drei Falschen Risikofaktoren ein besonders günstiger Wert von Cronbachs Alpha zeigt, fiel der Entschluss, den hier ausführlich vorgestellten Gesamt-Wissens-Score zu betrachten, um die anderen ermittelten Daten zum Wissensstand der Eltern und Erzieher nicht außer Acht zu lassen. Dies erfolgt, obwohl er nach Ermittlung von Cronbachs Alpha nicht per-fekt konstruiert erscheint. Der Score aus den drei Falschantworten zu Hautkrebsrisiko-faktoren geht dabei in diesen Gesamt-Score ein. Durch eine dezidierte, vergleichende Analyse seiner Einzelbestandteile wird versucht, die Aussagekraft des Gesamt-Scores zu maximieren und zu überprüfen, inwieweit bereits der Unwissens-Score als Einzelscore eine repräsentative Aussagekraft über das gesamte Wissensspektrum der Befragten be-sitzt.
Welche Items neben diesen Wissensvariablen Eingang den Auswertungsprozess fanden, ist der Tabelle am Ende des vorangehenden Kapitels zu entnehmen. Sich daraus erge-bende, interessante Zusammenhänge für den Wissensstand der Befragten, werden im Er-gebnisteil dargestellt oder finden sich im Anhang zum jeweiligen Kapitel. An dieser Stelle ist die Einführung in die Methodik dieser Arbeit beendet und es folgt ein Überblick über wissenswerte und nützliche Hintergründe zum Thema Sonnenschutz. Sonnenschutz-wissen zu prüfen ist ein erklärtes Ziel dieses Schriftstücks und der Leser soll im Folgen-den Gelegenheit haben, seine Sonnenschutzkenntnisse mit dem Stand der Wissenschaft abzugleichen. Das nächste Kapitel befasst sich deshalb mit den Grundlagen von Sonnen-schäden und Sonnenschutz und hat zum Ziel, eine Grundlage zur Diskussion des Themas zu liefern.
4 Thematischer Hintergrund
Als Kern dieser Arbeit sollen die Unterschiede im Wissen der Eltern und der Kindergar-tenangestellten über korrekten Sonnenschutz ermittelt werden. Wie dieser zu gestalten ist, soll deshalb im Vorfeld aller weiteren Ausführungen erläutert werden. Zunächst gilt es zu bedenken, welche Folgeschäden eine übermäßige Sonnenlichtexposition nach sich ziehen kann, um Überlegungen zum Schutz vor diesen konkreten Veränderungen anstel-len zu können. Bevor diese behandelt werden, folgt zuerst eine Darstellung der physika-lischen Grundlagen der Schädigungsmechanismen. Zunächst sei hierfür gezeigt, was sich hinter dem Begriff „Sonnenlicht“ überhaupt verbirgt.