Different methodological challenges in epidemiological studies directed at alcohol research were discussed in this treatise, and strategies to handle these challenges were introduced and explored. First, operationalization of socio-economic status was discussed, and handled in chapter 2.1 by using an empirically derived SES indicator based on information on education, occupation, and income via using optimal scaling. Second, longitudinal and clustered data on alcohol consumption were analysed in chapters 2.2, 2.3, and 2.4 using multilevel models which account for the clustered data structure, can handle data with missing values better, and allow for testing characteristics on different levels (for example individual level characteristics and country-level characteristics in multinational studies). Third, the problem of how to handle missing values was discussed in chapter 2.5, by comparing different methods of missing value imputation.
In dieser Habilitationsschrift werden verschiedene methodische Herausforderungen in Bezug auf epidemiologische Studien der Alkoholforschung erörtert. Zunächst wird eine Operationalisierung des sozioökonomischen Status‘ diskutiert und in Kapitel 2.1 ausgeführt. Der hier vorgeschlagene empirisch ermittelte Status-Indikator beruht auf Informationen zu Bildung, Beruf und Einkommen und wird mittels optimaler Skalierung berechnet. In den folgenden Abschnitten 2.2, 2.3 und 2.4 werden längsschnittlich erhobene und gruppierte Daten zu Alkoholkonsum unter Verwendung von gemischten Regressionsmodellen analysiert. Diese Modelle berücksichtigen gruppierte Datenstrukturen, können besser als andere Regressionsmodelle mit fehlenden Werten umgehen und erlauben die statistische Testung von Zusammenhängen auf den entsprechenden Datenebenen (zum Beispiel auf der Ebene der Individuen oder der Länder in multinationalen Studien). In einem letzten Abschnitt (Kapitel 2.5) geht es die Problematik des Umgangs mit fehlenden Werten. Dabei werden verschiedene Methoden der Imputation fehlender Werte verglichen.
