Kolloquium über anwendungsorientierte Statistik
Universität und ETH Zürich
Seminar für Statistik, ETHZ

Punktprozess-Modellierung in der Epidemiologie

Dr. Katja Ickstadt, TU Darmstadt

3. Juni 1999, 16.15 - ca. 17.30
Hauptgebäude der Universität, Hörsaal E 18

Abstract

Viele Studien befassen sich mit der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Krankheitsraten in Stadtgebieten und umweltbedingten, räumlich variierenden Risikofaktoren. Die Daten für solche Studien sind meist mit verschiedener räumlicher Auflösung gegeben: Krankheitsraten meist auf kleineren politischen Einheiten, Kovariablen wie Alter und Geschlecht personenbezogen, Konzentrationsmessungen von Schadstoffen z. B. auf regelmässigen Gittern oder entlang von Strassen, sowie Bevölkerungszahlen für die dem Risiko ausgesetzten Personengruppen auf grösseren politischen Einheiten. In häufig verwendeten statistischen Verfahren wie Regressionsanalyse oder Markov Random Field Modellen werden diese Daten meist zu einer gemeinsamen, gröberen, räumlichen Auflösung zusammengefasst. Dabei geht Information über z.B. eine heterogene Verteilung von Schadstoffkonzentrationen innerhalb der grösseren räumlichen Einheiten verloren, was wiederum zu einer verzerrten Datenanalyse führen kann. Ausserdem müssen personenspezifische Kovariablen zu räumlichen Kovariablen zusammengefasst oder zur Unterteilung der Daten benutzt werden.

In diesem Vortrag wird eine räumliche Regressionsanalyse des Effekts von verkehrsbedingter Umweltverschmutzung auf Atemwegserkrankungen bei Kindern in Huddersfield, England, untersucht. Die Daten sind mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung gegeben: zum Teil auf verschiedenen politischen Einheiten wie Postal Code und Enumeration District, zum Teil auf einem regelmässigen Gitter. Dieses Problem wird gelöst durch den Uebergang zu einem Punktprozess-Modell. Durch den Uebergang zu markierten Punktprozessen erlaubt es dieses Modell auch, personenspezifische Kovariablen direkt miteinzubeziehen.

Further information: Christina Künzli, Statistics Seminar of ETH Zurich