2 Literaturübersicht
3.7 Datenauswertung
Die Auswertung der erhobenen Daten gliederte sich in zwei Teile.
Im ersten Teil wurden die Ergebnisse der serologischen und bakteriologischen Untersuchung in den Betrieben und die Ergebnisse der Fragebogenauswertung mit dem Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft® Excel 2002 dargestellt. Die Auswertung der Risikofaktoren aus den n=25 Betrieben wurde mit Hilfe der Statistik-Software „Minitab 14“
durchgeführt.
Mit dem Ziel, betriebsbedingte Risikofaktoren zu ermitteln, die zu einem positiven Serostatus der beprobten Tiere führten, wurden für jeden untersuchten Faktor die „Odds Ratio“
(Chancen-Verhältnis) berechnet.
Die Odds Ratio ist ein Begriff der deskriptiven Statistik und beschreibt den Zusammenhang zweier „Odds“(Chancen). Sie stellt ein Maß für die Stärke des Unterschieds zwischen zwei Gruppen dar. Es werden generell immer nur die Odds Ratios in Bezug auf zwei Ausprägungen in Form von Kreuztabellen berechnet.
In der vorliegenden Arbeit wurden die Odds im Falle eines vorhandenen Risikofaktor zu den Odds im Falle eines nicht vorhandenen Risikofaktors ins Verhältnis gesetzt.
Das Odds Ratio (OR) berechnet sich nach der Formel:
OR = (a/b) / (c/d) = (ad) / (bc)
In der vorliegenden Untersuchung waren:
a = Anzahl positiver Serumproben bei vorhandenem Risikofaktor b = Anzahl negativer Serumproben bei vorhandenem Risikofaktor c = Anzahl positiver Serumproben bei nicht vorhandenem Risikofaktor d = Anzahl negativer Serumproben bei nicht vorhandenem Risikofaktor
Eine Odds Ratio von
genau 1 bedeutet, dass es keinen Unterschied in den Odds gibt,
ist die Odds Ratio > 1, sind die Odds der ersten Gruppe (Risikogruppe) größer,
ist sie < 1, sind die der zweiten Gruppe ( Nicht-Riskogruppe) größer.
Für jeden untersuchten Risikofaktor ergab sich somit ein Odds ratio als Maßzahl. Um Aussagen über die statistische Signifikanz der untersuchten Risikofaktoren in Bezug auf einen positiven Ileitis-Serostatus machen zu können, wurden anschließend für die Odds Ratios die 95%-Konfidenzintervalle (95%-KI) berechnet. Wenn das jeweilige Konfidenzintervall nicht den Wert des „Null-Effektes“ (Odds Ratio = 1) enthielt, so bedeutete dies ein signifikantes Ergebnis zum Niveau α = 5% für den Ausschluss des „Null-Effektes“. D.h. mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% liegt der gesuchte Parameter innerhalb der Intervallgrenzen.
Die linke Grenze des 95%-KI berechnete sich nach der Formel: KI low = ln (OR) – 1,96 x s Die rechte Grenze des 95%-KI berechnete sich nach der Formel: KI up = ln (OR) + 1,96 x s (mit der Standartabweichung s = s ln (OR))
Das 95%-Konfidenzintervall zu jedem Odds Ratio wurde mit Hilfe von Funktionen einer Testversion der Statistik-Software „Minitab 14“ berechnet.
Darüber hinaus wurden die Betriebe nach klinischen und bakteriologischen Gesichtspunkten in vier Gruppen eingeteilt:
Gruppe A: Betriebe mit Enteritis und Lawsonia intracellularis-Erregernachweis
Gruppe B: Betriebe mit Enteritis anderer Ätiologie
Gruppe C: Betriebe ohne Enteritis
Durch Hinzuziehen der Intraherdenprävalenzen aus der serologischen Untersuchung wurden innerhalb der Gruppen die Betriebe nach den sechs möglichen Prävalenzstufen (100%-ige Intraherdenprävalenz bis 0%-ige Intraherdenprävalenz) eingeteilt.
Im zweiten Teil dieser Arbeit wurden die Ergebnisse der Mastgruppenauswertung von Betrieben mit einer Durchfallsymptomatik und einem Lawsonia intracellularis -
insgesamt 5 Betriebe wurden Qualitätsregelkarten in Zusammenarbeit mit der Firma Boehringer Ingelheim erstellt.
Prinzip von SPC
SPC ist ein Werkzeug für eine Prozessoptimierung, d.h. Problemidentifizierung und Dokumentation über einen bestimmten Zeitraum. Es dient zur Untersuchung der Variation und zur Verwendung von statistischen Signalen zur Leistungsüberwachung und Verbesserung.
Grundlage dieses Systems ist die Standard-Normalverteilung einer Datenreihe mit ihren 3σ (Sigma)-Bereichen, in denen die Datenpunkte verteilt liegen. Dabei liegen im +/- 1σ-Bereich vom Mittelwert 60–75% der Datenpunkte. Im +/- 2σ-Bereich vom Mittelwert liegen 90-98%
der Datenpunkte und im +/- 3σ-Bereich liegen 99-99,9% der Datenpunkte. Bei den Qualitätsregelkarten wird der 3σ-Bereich durch eine untere und eine obere Eingriffsgrenze (UEG bzw. OEG) beschrieben, die auch als LCL und UCL (Lower Control Limit bzw. Upper Control Limit) bezeichnet werden. Liegt ein Datenpunkt einer Prüfgröße außerhalb dieser Grenzen, so ist der Prozess außer Kontrolle und muss korrigiert werden, womit eine laufende Prozesskontrolle möglich wird.
In der vorliegenden Untersuchung wurde die „Shewhart-Mittelwert- und Spannweiten-karte“ für die Auswertung der Parameter: „Zunahmen“, “Verluste“ und „Futterverwertung“
der einzelnen Betriebe der Gruppe A verwendet.
Die mittleren Zunahmen wurden ermittelt, indem die mittlere Gesamtzunahme der Schweine einer Mastgruppe durch die mittlere Anzahl der Masttage dividiert wurde. Die Verluste wurden in Prozent ausgedrückt und beziehen sich auf die jeweilige Mastgruppe in den untersuchten Betrieben. Die mittlere Futterverwertung in einer Mastgruppe errechnete sich aus dem mittleren Futterverbrauch pro Schwein während des Mastdurchganges dividiert durch die mittlere Gesamtzunahme pro Schwein.
Die jeweiligen Datenpunkte der drei untersuchten Parameter wurden auf den Qualitätsregelkarten chronologisch aneinandergereiht. Der dargestellte Auswertungszeitraum umfasst ein Jahr – in Abhängigkeit von der Betriebsgröße wurden von Betrieb zu Betrieb unterschiedlich viele Mastgruppen für die Auswertung berücksichtigt. Die Datenpunkte wurden in Abhängigkeit von einer vorhandenen Durchfallerkrankung in die Datenblöcke
„Enteritis (1)“ und „No Enteritis (0)“ gruppiert. Eine Mastgruppe wurde dem Block
„Enteritis“ zugeordnet sobald Durchfallsymptome bei mehreren Tieren in unterschiedlichen Buchten auftraten und ein Lawsonia intracellularis – Erregernachweis geführt werden konnte.
Jeder dieser Datenpunkte stellt den Mittelwert des jeweils ausgewerteten Parameters aus einer einzelnen Mastgruppe dar. Diese Mittelwerte auf Mastgruppenebene wurden innerhalb der oben genannten Datenblöcke in der Mittelwertkarte wiederum gemittelt.
Zusätzlich wurden eventuell vorhandene Sekundärerkrankungen und die jeweiligen antibiotischen Therapien (gruppiert in gegen Lawsonien wirksame Antibiotika und in nicht gegen Lawsonien wirksame Antibiotika) in die Diagramme eingetragen.
Bei der Rohdateneingabe für die Qualitätsregelkarten war eine zeitliche Zuordnung der Daten zu einem Durchfallgeschehen mit Hilfe der Protokolle aus der tierärztlichen Bestands- betreuung und anhand der Probenentnahmedaten möglich.
Exemplarischer Aufbau der Shewhart- Mittelwert- und Spannweitenkarte:
Diese Qualitätsregelkarte verwendet den Stichprobenmittelwert und die Stichprobenspann-weite als Prüfvariable. Der „Eingriff“ erfolgt, wenn bei einer der Karten eine Eingriffs- grenzenverletzung vorliegt.
Die jeweiligen Eingriffsgrenzen einer Qualitätsregelkarte (UEG und OEG) errechnen sich aus den Daten nach folgender Formel:
Mittelwertkarte: OEG: µˆ+ A2(n)×σˆ
UEG: µˆ−A2(n)×σˆ
Spannweitenkarte: OEG:D4(n)×σˆ
UEG:D3(n)×σˆ
Nichteingriffswahrscheinlichkeit: 99,73%
n A2(n) D3(n) D4(n)
2 1,88 / 3,267 3 1,023 / 2,574 4 0,729 / 2,282 5 0,577 / 2,114 6 0,483 / 2,004 7 0,419 0.076 1,924 8 0,373 0,136 1,846 9 0,337 0,184 1,816 10 0,308 0,223 1,77 11 0,285 0,253 1,744 12 0,266 0,283 1,717 13 0,246 0,307 1,693 14 0,235 0,328 1,672 15 0,223 0,347 1,653
Dabei ist: µˆ = Mittelwert der Mittelwerte σˆ = Mittelwert der Spannweiten
n = Stichprobenumfang
Prozesskontrollregeln
Ein Prozess gerät unter bestimmten Voraussetzungen „außer Kontrolle“ und es entsteht ein Signal. In den erstellten Qualitätsregelkarten wurden die folgenden Fälle für die Entstehung eines Signals festgelegt:
Regel 1: Ein Datenpunkt liegt außerhalb der Eingriffsgrenzen (außerhalb von +/- 3 σ).
Regel 2: Zwei von drei aufeinander folgender Datenpunkte liegen auf derselben Seite und mehr als 2 σ entfernt von der Zentrallinie
Regel 3: Vier von fünf aufeinander folgender Datenpunkte liegen auf derselben Seite und mehr als 1 σ entfernt von der Zentrallinie.
Regel 4: Acht aufeinander folgender Datenpunkte liegen auf derselben Seite der Zentrallinie.
X and Moving R Chart; variable: Leb,geb/Wf AS X: 10,827 (10,827); Sigma: ,54342 (,54342); n: 1,
Feb-94 Apr-94 Jun-94 Aug-94 Oct-94 Dec-94 Feb-95 Apr-95 Jun-95 Aug-95 Oct-95 Dec-95 Feb-96 Apr-96 Jun-96 Aug-96 Oct-96 Dec-96 Feb-97 Apr-97 Jun-97 Aug-97 Oct-97 Dec-97 Feb-98 Apr-98 Jun-98 Aug-98 Oct-98 Dec-98 Feb-99 Apr-99 Jun-99 Aug-99 Oct-99 Dec-99 Feb-00 Apr-00 Jun-00 Aug-00 Oct-00 Dec-00 Feb-01 Apr-01
Moving R: ,61318 (,61318); Sigma: ,46327 (,46327); n: 1,
Feb-94 Apr-94 Jun-94 Aug-94 Oct-94 Dec-94 Feb-95 Apr-95 Jun-95 Aug-95 Oct-95 Dec-95 Feb-96 Apr-96 Jun-96 Aug-96 Oct-96 Dec-96 Feb-97 Apr-97 Jun-97 Aug-97 Oct-97 Dec-97 Feb-98 Apr-98 Jun-98 Aug-98 Oct-98 Dec-98 Feb-99 Apr-99 Jun-99 Aug-99 Oct-99 Dec-99 Feb-00 Apr-00 Jun-00 Aug-00 Oct-00 Dec-00 Feb-01 Apr-01
Detection rule 1
-≥one single point out of 3-sigma
Detection rule 4
- at least eight successive values fall on the same side of the central line
Detection rule 3
- at least four out of five successive values fall on the same side of, and more than one sigma away from, the central line
Detection rule 2
- at least two out of three successive values fall on the same side of, and more than 2 sigma away from, the central line
Für die drei betrachteten Parameter „Zunahmen“, “Verluste“ und „Futterverwertung“
konnten auf diesem Weg innerbetrieblich zwischen den Zeitspannen „Enteritis“ und „No Enteritis“ die Datenverläufe analysiert und speziell die Abweichungen der Mittelwerte in den Mittelwert- und Spannweitenkarten im Zusammenhang mit weiteren Erkrankungen und Therapien diskutiert werden.
Am Schluss der ökonomischen Betrachtung eines Ileitis-Infektionsgeschehens stand die exemplarische Kostenrechnung in einem Betrieb, in dem die Ileitis negative Effekte der Leistungsdaten bewirkt hat.