En ekonomisk analys av orsaker till individers preventiva tandvårdsbeteende



Relevanta dokument
Restid och resebeteende

Dekomponering av löneskillnader

Working Paper Series

KA RKUNSKAP. Vad vet samhällsvetarna om sin kår? Julius Schmidt, Hannes Jägerstedt, Hanna Johansson, Miro Beríc STAA31 HT14

Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning

Utvecklingen av löneskillnader mellan statsanställda kvinnor och män åren

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke

Några första resultat kring levnadsvanorna i Gävleborg från den nationella folkhälsoenkäten 2010

Befolkningsundersökning 2010 Vårdbarometern. Befolkningens attityder till, kunskaper om och förväntningar på svensk hälso- och sjukvård

Tentamen STA A10 och STA A13, 9 poäng 19 januari 2006, kl

Uppgift 1. Deskripitiv statistik. Lön

Vad tycker medborgarna om nedskräpningen i sin kommun? - En analys av tilläggsfrågor från medborgarundersökningen

Ur boken Självkänsla Bortom populärpsykologi och enkla sanningar

Hur reagerar väljare på skatteförändringar?

Tomträttsindexet i KPI: förslag om ny beräkningsmetod

Sören Holmberg och Lennart Weibull

Vad händer efter avslutad högre utbildning?

Recept för rörelse. TEXT Johan Pihlblad. Lena Kallings är medicine doktor och landets främsta expert på fysisk aktivitet på recept.

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen

Multipel Regressionsmodellen

Föreläsning 7 - Faktormarknader

Välfärdsredovisning Bräcke kommun Antagen av Kf 57/2015

Vad bestämmer hushållens sparande?

Statistik och epidemiologi T5

effektivitetsförluster av skatter: de vanliga måtten är irrelevanta och leder till systematiska överskattningar 1

VAD TYCKER GYMNASIEELEVER OM FILOSOFI?

Liv & Hälsa ung 2011

Faktaunderlag till Kommunals kongress i Stockholm maj kongressombud. välfärdssektorn

Projektet Hästliv som handlar om slutet på hästens liv. Projektet drivs via HNS i samarbete med bland annat Jordbruksverket, SLU och LRF.

Gör det själv uppgifter 3 : konsumentteori

Undersökning om pensioner och traditionell pensionsförsäkring. Kontakt AMF: Ulrika Sundbom Kontakt Novus: Anna Ragnarsson Datum:

Sammanfattning 2015:3

UNGA I FOKUS U N G A I F O K U S

RAPPORT 1. Dnr Ubn 2008/26 Uppföljning av skriftlig information om elevs ordning och uppförande i gymnasieskolan

Effekter av Pappabrevet

Enkät till 5-åringar som går på förskola i Enskede-Årsta och ska börja förskoleklass hösten Anmälan av rapport

F örvärvsfrånvarons kostnader

Föreläsning 7 och 8: Regressionsanalys

Hushållsbarometern våren 2007

30-49-åringars syn på det kommande året. Konsumentklimatet juni Karna Larsson-Toll

FOLKHÄLSOPOLITISKT PROGRAM FÖR NORRLANDSTINGEN. En god hälsa på lika villkor för hela befolkningen

Utvärdering av försöket med frivilliga drogtester i Landskrona kommun

Nationell Patientenkät Nationell Primärvård Läkare Sammanfattande rapport Primärvård > Privata vårdcentraler

Myrstigen förändring i försörjningsstatus, upplevd hälsa mm

Svenska folket på kollisionskurs med politiken om välfärden. Anders Morin, Stefan Fölster och Johan Fall April 2003

HISTORISK TIDSKRIFT (Sweden) 126:2 2006

GRs effektstudie 2008 Gällande studerande vid kommunal vuxenutbildning i Göteborgsregionen, våren 2006

SSM tänkte fel: Tio gånger för hög effekt för 90 procent av Sveriges radioamatörer

Avd. Matematisk statistik

Lön, kön och härkomst. Wage, gender and origin A study about earnings differences and earnings discrimination between women based on origin.

Första jobbet. Ett starkt Sverige bygger vi tillsammans. Vi pluggar, vi jobbar och vi anstränger oss. Men någonting är på väg att gå riktigt fel.

Education at a Glance 2010: OECD Indicators. Education at a Glance 2010: OECD-indikatorer. Summary in Swedish. Sammanfattning på svenska

Undersökning av tamdjursägares upplevelse av rovdjursangrepp - med fokus på sekundära skador

Tentamen'i'TMA321'Matematisk'Statistik,'Chalmers'Tekniska'Högskola.''

Utanförskap eller prevention?

10. Förekomst av hörselnedsättning och indikationer för hörapparat

INNEHÅLLSFÖRTECKNING INNEHÅLLSFÖRTECKNING 1 INLEDNING 3

NEPI - Stiftelsen nätverk för läkemedelsepidemiologi

FOLKTANDVÅRDEN. grundkurs för dig som vill träffa oss lite mer sällan. vi JOBBAR mest i landet MED förebyggande tandvård.

Resultatnivåns beroende av ålder och kön analys av svensk veteranfriidrott med fokus på löpgrenar

Bebyggelsestruktur, resande och energi för persontransporter. Bengt Holmberg Lunds Tekniska Högskola, Lunds universitet

Trött på att jobba? REDOVISAR 2000:10

Det livslånga utanförskapet Långvarig arbetslöshet, funktionsnedsättningar och förtidspensioner bland unga. Li Jansson Maj 2011

diskriminering av invandrare?

Vetenskaplig metodik 4,5 högskolepoäng

Appendix A (till kapitel 2) Köp av verksamhet från privata företag som andel av netto kostnader, samtliga landsting, Se följande uppslag.

Same same but different : sophantering ur ett socialpsykologiskt perspektiv.

Mått på arbets- marknadsläget i den officiella statistiken

Sidor i boken , , 3, 5, 7, 11,13,17 19, 23. Ett andragradspolynom Ett tiogradspolynom Ett tredjegradspolynom

Ändring av SKBs riktlinjer för hyressättning

Medelmånadshyra efter region och finansieringsform april 2010, euro/m 2. 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 Åland Mariehamn Landskomm.

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Ekonomiska drivkrafter eller selektion i sjukfrånvaron?

Sverige är på väg åt fel håll. Så bryter vi det nya utanförskapet i Jämtlands län

Bör man legalisera nerladdning av musik?

Tillväxt och klimatmål - ett räkneexempel

Småföretagare i Västra Sverige tycker om skatter

Rapport till Finanspolitiska rådet 2016/1. Flyktinginvandring. Sysselsättning, förvärvsinkomster och offentliga finanser

Årsrapport för år 2007

Kommunernas användning av vetot mot vindkraft. Enkätundersökning bland Svensk Vindenergis medlemsföretag

Fysisk aktivitet och hälsa i Huddinge En studie av åldersgruppen år Kultur- och fritidsnämnden den 22 januari 2016

Utbildning ur ett barnfattigdomsperspektiv

Resultatet läggs in i ladok senast 13 juni 2014.

TENTAMEN KVANTITATIV METOD (100205)

Rapport 2012:7 REGERINGSUPPDRAG. Ungdomars boende lägesrapport 2012

Anståndsreglerna dags för förändring?

Statistisk undersökningsmetodik (Pol. kand.)

Är det OK att sjukskriva sig fast man inte är sjuk?

Barnkonventionen i praktiken

Statens Folkhälsoinstitut

1. Resultat i delprov och sammanvägt provbetyg, svenska

TCO GRANSKAR: A-KASSAN EN FÖRSÄKRING I FRITT FALL #15/08

Dyrare kollektivtrafik, färre jobb och sämre turtäthet - Konsekvenser av rätt till heltid och en visstidsbegränsning för upphandlad busstrafik

Ekvationssystem - Övningar

SOCIALPOLITIK OCH VÄLFÄRD, 2SC113, VT 2015

Utbildning och kunskap

Cancerpreventionskalkylatorn. Manual

Svenska folkets tävlings- och motionsvanor 2010

Del 11 Indexbevis. Strukturakademin. Strukturakademin. Strukturinvest Fondkommission

Rapport till PRO angående beskattning av pensioner och arbetsinkomster i 16 länder

Transkript:

NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Uppsala universitet Uppsats fortsättningskurs C Författare: Janna Bergman Linnea Stern Petersson Handledare: Erik Grönqvist VT 2006 En ekonomisk analys av orsaker till individers preventiva tandvårdsbeteende

Sammanfattning I uppsatsen undersöker vi om individers tandvårdsprevention påverkas av ekonomisk riskaversion, hälsoriskaversion samt av deras ekonomiska situation. Med enkätdata från 1834 personer insamlad i Kalmar län 2005 som underlag testas detta med en probit modell. De huvudsakliga slutsatserna är att vid de tandvårdsbeteenden där signifikanta resultat påträffas är det större sannolikhet att en individ med hög ekonomisk riskaversion eller hög hälsoriskaversion har ett preventivt beteende än en individ med lägre riskaversion. Sambandet är dock svagare vid hälsoriskaversion. En hög inkomst ökar ofta sannolikheten för ett preventivt beteende, vilket tyder på att inkomsteffekten dominerar. Generellt visar undersökningen på att olika effekter spelar in beroende på vilket tandvårdspreventivt beteende som studeras. Nyckelord: Prevention, riskaversion, tandhälsa, tandvård 2

1. INLEDNING... 4 2. EKONOMISK TEORI OCH TIDIGARE FORSKNINGSRESULTAT... 6 2.1. PREVENTION... 6 2.1.1. EKONOMISK RISKAVERSION... 6 2.1.2. HÄLSORISKSAVERSION... 7 2.1.3. EKONOMISK SITUATION... 8 2.1.4. ÖVRIGA VARIABLER SOM KAN PÅVERKA DET PREVENTIVA BETEENDET... 9 3. METOD OCH MODELLSPECIFIKATION... 10 3.1. BESKRIVNING AV DATA... 10 3.1.1. TANDVÅRDSVANOR... 10 3.1.2. EKONOMISK RISKAVERSION... 11 3.1.3. HÄLSORISKAVERSION... 12 3.1.4. EKONOMISK SITUATION... 12 3.1.5. ÖVRIGA VARIABLER SOM KAN PÅVERKA DET PREVENTIVA BETEENDET... 13 3.2. MULTIVARIAT MODELL... 15 3.2.1 SAMMANSTÄLLNING AV DEN MULTIVARIATA MODELLEN... 21 3.2.2. ROBUSTHETSTEST... 22 3.2.3. KÄNSLIGHETSANALYS... 25 4. RESULTAT... 26 4.1. EKONOMISK RISKAVERSION... 26 4.2. HÄLSORISKAVERSION... 27 4.3. EKONOMISK SITUATION... 27 4.4. ÖVRIGA VARIABLER SOM KAN PÅVERKA DET PREVENTIVA BETEENDET... 28 5. SLUTSATSER...31 6. REFERENSLISTA... 34 APPENDIX 1... 35 APPENDIX 2... 40 3

1. Inledning Tandvård är ett ständigt aktuellt ämne, där debatten ofta kretsar kring de höga avgifterna. Trots det stora intresse för denna speciella vårdkategori är tandvårdsbeteende som forskningsämne relativt outforskat. På flera sätt skiljer sig tandvården från vanlig vård, vilket gör den särskilt intressant att studera. En viktig skillnad är att individen själv genom prevention relativt enkelt kan påverka sin tandhälsa, vilket för det mesta inte är fallet vid den övriga sjukvården. Prevention är en handling individen utför för att minimera omfattningen av tandläkarbesök. Denna prevention kan vara i form av noggrann tandborstning, användande av tandtråd samt undvikande av sötsaker, och genomförs till låga kostnader i jämförelse med vad det kostar att gå till tandläkaren. Sambandet mellan prevention och hälsoeffekt är många gånger tydligare inom tandvården än inom annan vård. Dels genom att det är lätt att förstå betydelsen av preventiva insatser och dels för att hälsoeffekten ligger närmare den preventiva insatsen tidsmässigt. Ett bra preventivt beteende idag ger relativt snabbt utdelning men garanterar inte en bra tandhälsa om ett år. Det kan ses som att individen i varje tidsperiod kan investera i tandhälsa genom att köpa tandvård och allokera tid för förebyggande åtgärder. Oåtgärdade tandproblem medför sällan stora konsekvenser för individens hälsa. Detta innebär att ett tandläkarbesök i större utsträckning kan planeras än ett läkarbesök och kan även medföra att individer är mer benägna att riskera tandhälsan än den vanliga hälsan. De hälsorelaterade konsekvenser som tandproblem emellertid kan orsaka är främst ett starkt obehag vid en tandvårdsbehandling, men detta obehag upphör i princip när hålet lagats. 1 I Sverige skiljer sig dessutom tandvården något från den övriga vården då patienten inom tandvården själv får stå för en avsevärt större del av kostnaden än inom den vanliga sjukvården. Dessa egenskaper hos tandvård gör det intressant att undersöka individens inställning till preventivt beteende och risktagande gällande den egna tandhälsan. Inom hälsoekonomi har forskning genomförts som undersöker sambandet mellan individers inkomstsituation, allmänna preventionsbeteende och ekonomiskt risktagande. Det är dock svårt att veta om denna forskning är applicerbar på relationen mellan tandvård och prevention. Någon forskning som istället studerar sambandet mellan prevention och hälsorisker har däremot varit svårt att finna. Eftersom tandvården har ett klarare samband mellan prevention och hälsoeffekt än övrig vård bör tydliga resultat kunna påträffas om detta specifikt studeras. 1 Naturligtvis finns även vissa långsiktiga effekter såsom ökad risk för framtida problem som till exempel tandlossning. 4

I den här uppsatsen vill vi undersöka tre tänkbara orsaker till hur individens preventiva beteende ser ut. Det som främst kan tänkas påverka tandvårdspreventionen är individens inställning till ekonomisk risk respektive hälsorisk samt dennes ekonomiska situation. Med ekonomisk risk avses vad individer har för inställning till ekonomiskt riskfyllda situationer. Huruvida man känner obehag inför ett tandläkarbesök fungerar i denna uppsats som ett mått på hälsoriskaversion. Den ekonomiska situationen avgörs utifrån individers månadsinkomst. Det vi således vill undersöka i denna uppsats är: Påverkar individens inställning till ekonomisk risk det preventiva tandvårdsbeteendet, och i så fall hur? Påverkar individens inställning till hälsorisk det preventiva tandvårdsbeteendet, och i så fall hur? Påverkar individens ekonomiska situation det preventiva tandvårdsbeteendet, och i så fall hur? För att få så tillförlitliga resultat som möjligt kommer vi även kontrollera för övriga variabler. Kön, ålder, hälsovanor och ekonomiska ställningstaganden undersöks. Detta för att se om dessa variabler skiljer sig mellan olika individer eller om det finns något samband mellan de övriga och de tre huvudsakliga variablerna. Om så är fallet och de övriga variablerna inte tas med i modellen riskerar man att dra felaktiga slutsatser. För att kunna undersöka uppsatsens syfte använder vi oss av enkätdata som omfattar 1834 folktandvårdspatienter i Kalmar län och som har samlats in under år 2005 (se Appendix 2). Information från alla frågor i enkäten utnyttjas dock inte i denna uppsats. Både vid de beroende och förklarande variablerna har ett visst urval gjorts, för att lättare kunna undersöka uppsatsens syfte och för att göra materialet mer överskådligt. Uppsatsen är disponerad på följande sätt: I avsnitt 2 presenteras ekonomisk teori runt de centrala begreppen samt vad tidigare forskning kommit fram till. Avsnitt 3 är ett metod- och modellspecifikationsavsnitt med deskriptiv statistik och en ekonometrisk undersökning. I avsnitt 4 presenteras sedan resultaten från den ekonometriska undersökningen. Uppsatsen avslutas i avsnitt 5 med en slutsats. De samband vi fann i denna uppsats tyder på att det är större sannolikhet att en individ med hög ekonomisk riskaversion eller hög hälsoriskaversion har ett preventivt beteende än en individ med lägre riskaversion. Sambandet är dock svagare vid hälsoriskaversion än vid ekonomisk riskaversion. En hög inkomst ökar sannolikheten för ett preventivt beteende om en 5

synlig effekt finns. Samtliga samband varierade emellertid beroende på vilket tandvårdsbeteende som studerades. 2. Ekonomisk teori och tidigare forskningsresultat 2.1. Prevention Det finns två olika typer av prevention, primär och sekundär prevention. Primär prevention omfattar handlingar som reducerar uppkomsten av en åkomma. Exempel på sådan prevention är både medicinsk vård, såsom vaccination, och allmänna livsstilsval för att förbättra hälsan. Sekundär prevention omfattar handlingar som reducerar eller eliminerar hälsokonsekvenserna av en åkomma givet att den har uppkommit. (Kenkel (2000) s. 1677.) Ehrlich et al (1972) introducerar istället begreppen self-protection och self-insurance i sin uppsats om marknadsförsäkringar. Self-protection reducerar sannolikheten att en förlust inträffar, medan self-insurance reducerar storleken av förlusten givet att den har inträffat. Dessa mer ekonomiska begrepp kan liknas vid den primära och den sekundära preventionen som behandlar hälsa. Prevention vid tandvård omfattar såväl tandborstning och användande av tandtråd som undvikande av sötsaker. Denna prevention kan främst anses vara i form av primär prevention, eller self-protection, då individen sköter sina tänder väl för att undvika hål. Om ett hål uppkommer behöver det ofta lagas, och orsakar sedan inte mer problem, det vill säga någon sekundär prevention är då inte nödvändig. Olika individer har olika incitament till att sköta sin prevention. Det kan bero på aversion mot ekonomisk eller hälsorelaterad risk men även en individs ekonomiska ställning. Slutligen kan även preventionen påverkas av andra faktorer såsom kön, ålder och utbildning, 2.1.1. Ekonomisk riskaversion Med ekonomisk riskaversion avses hur individer beter sig när de ställs inför ekonomiska risker. En individ med hög riskaversion undviker riskfyllda situationer och föredrar alltid ett riskfritt alternativ framför ett som innebär ett risktagande. Barsky et al (1997) har skrivit en uppsats där de empiriskt undersöker individers risktolerans. De intervjuade fick ta ställning till hur de skulle reagera i ekonomiska situationer och delades sedan upp i fyra olika grupper beroende på hur risktoleranta de var. I uppsatsen kom de fram till att största delen av den undersökta populationen har låg risktolerans. Inställningen till risk kan bero på individens ålder, utbildning och ekonomiska status. 6

Undersökningen är mycket omfattande när det gäller risktagande och olika socioekonomiska faktorer, men författarna undersöker inte sambandet mellan prevention och riskaversion. Ehrlich et al (1972) har däremot utvecklat en teori angående marknadsförsäkringar där de behandlar sambandet mellan prevention och risk. De kommer fram till att sambandet mellan prevention och risk skiljer sig beroende på om preventionen är i form av self-protection eller i form av self-insurance. Även Dionne et al (1985) samt Briys et al (1990) har studerat samband mellan riskaversion och self-protection respektive self-insurance. Ingen av dessa uppsatser studerar sambandet empiriskt utan endast teoretiskt. Samtliga når slutsatsen att det endast är vid self-insurance, och inte vid self-protection, som en klar riktning kan påvisas, där ökad riskaversion minskar individers aktiviteter associerade med risk. Såväl self-insurance som self-protection påverkas av marginalkostnaden respektive marginalnyttan för prevention. Anledningen till att en klar riktning hur riskaversion påverkar self-protection inte går att finna beror på att effekten av marginalkostnad och marginalnytta är tvetydig. Både marginalnyttan och marginalkostnaden ökar med ökad riskaversion, därför är det omöjligt att avgöra nettoeffekten utan väl definierade antaganden om modellen. Vid self-insurance är det endast marginalnyttan som påverkas av en ökad riskaversion, vilket innebär att preventionen i form av self-insurance alltid ökar med ökad riskaversion. Hur riskaversion påverkar self-protection är däremot en empirisk fråga. Då tandvårdsprevention främst kan ses som self-protection är det utifrån teoretiska resultat omöjligt att bestämma hur individens riskaversion påverkar det preventiva tandvårdbeteendet. Sambandet mellan tandvårdsprevention och riskaversion måste således undersökas empiriskt och följer av storleken på marginalnyttan respektive marginalkostnaden. 2.1.2. Hälsorisksaversion Individer kan även ha aversion gentemot hälsorisker. En individ med hög hälsoriskaversion är mån om sin hälsa för att på så sätt undvika allvarliga hälsokonsekvenser. Då tandproblem oftast inte leder till sådana konsekvenser uttrycker sig här hälsoproblemen snarare i form av tandvärk och obehag inför eller vid ett tandläkarbesök. Sambandet mellan hälsoriskaversion och prevention är ett område inom vilket det är svårt att finna litteratur. Den litteratur som påträffats angående samband mellan risk och prevention har endast behandlat ekonomiska risker. De bakomliggande orsakerna till det preventiva beteendet skiljer sig åt mellan ekonomisk riskaverta personer och hälsoriskaverta personer, men Briys et al (1990) betonar att de samband mellan ekonomisk riskaversion och prevention som diskuterades i avsnitt 2.1.1 är relativt robusta och lätt kan utvidgas till andra modeller. 7

Om ekonomiskt risktagande därmed skulle gå att jämställa med hälsoriskaversion måste man även här skilja på de olika preventionstyperna. Self-protection kan jämföras med den primära hälsopreventionen och self-insurance med den sekundära preventionen. Då tandvårdpreventionen främst kan anses vara primär prevention går det inte att teoretiskt dra några slutsatser hur hälsoriskaversion förväntas påverka det preventiva tandvårdsbeteendet, utan en eventuell effekt beror på storleken på marginalnyttan respektive marginalkostnaden för preventionen. 2.1.3. Ekonomisk situation Ett preventivt tandvårdsbeteende innebär inte bara ett ställningstagande för individen utan främst att tid, men även pengar, måste avsättas för att förebygga tandproblem. Kostnaden för preventionen i monetära mått mätt, måste ändå ses som låg i jämförelse med kostnaden för tandläkarbesök. En individs användning av tandläkarservice är begränsad av dennes inkomst och påverkas även av marknadspriser och förmögenhet. Flera undersökningar visar att efterfrågan av tandvård minskar när priset på vården ökar och när tid som spenderas på förebyggande åtgärder ökar (Sintonen et al 2000, s 1258). Detta kan tolkas som att en individ som spenderar mycket tid på prevention då efterfrågar mindre tandläkarbehandlingar än en individ som spenderar mindre tid på prevention. En undersökning omnämnd i Sintonen et al (2000, s 1258) kom fram till att individen ökar preventionen då priset på tandvård ökar, men minskar den när lönen ökar. Generellt är dock effekten av lönenivån på efterfrågan av tandvård tvetydig och beror på den relativa storleken på substitutions- och inkomsteffekten (Sintonen et al 2000, s 1258). Dessa effekter beror på hur individen värderar fritid 2 relativt inkomst (Nicholson 2005, s 480). Om man tillämpar detta på tandvård kan man se fritid som den tid individen ägnar åt prevention. Inkomsten kan då ses som den summa individen har att spendera på tandvårdsbehandlingar. Om lönen ökar beror en eventuell förändring i preventiva vanor på vilken av dessa två effekter som dominerar. Om substitutionseffekten dominerar vid en löneökning, då substituerar man prevention (fritid) mot arbete, och individen ökar den arbetade tiden. Detta gör att man får mer pengar att lägga på tandvårdsbehandlingar och mindre tid till prevention. Om däremot inkomsteffekten dominerar vid en löneökning ökar efterfrågan på fritid, i det här fallet preventionen. Individen väljer då att arbeta mindre. Tid som spenderas på prevention ökar relativt mer än det belopp som kan spenderas på tandvårdsbehandlingar. 2 Observera att fritid (prevention) antas vara en normal vara. 8

Det kan även vara så att inkomsteffekten och substitutionseffekten är lika stora och de tar då ut varandra. Eftersom effekterna verkar i motsatt riktning kommer preventionen inte att förändras. Teoretiskt går det inte att fastställa vilken effekt som dominerar vilket innebär att det är svårt att avgöra hur preventionen påverkas av lönenivån. Det är således en fråga som måste undersökas empiriskt. 2.1.4. Övriga variabler som kan påverka det preventiva beteendet Utöver de tre ovannämnda mekanismerna finns det även andra egenskaper som kan påverka det preventiva beteendet hos individer. Ålder finns med som en kontrollerande variabel då det preventiva beteendet kan antas variera med ålder. Tidigare genomförda undersökningar kommer fram till att kvinnor tenderar att fatta mer hälsosamma beslut än män inom många områden av prevention, men dock inte inom alla preventionsområden. Därför är det intressant att kontrollera om detta samband återfinns inom tandvård. (Kenkel 2000, s 1682.) Utbildning är viktig att kontrollera för av två orsaker. Utbildning kan användas som ett mått på tidspreferenser. Individer med högre utbildningsnivå kan antas värdera framtiden högre i termer av nutiden. De är villiga att investera i en utbildning vilket ger lägre inkomst idag men förhoppningsvis ger högre utdelning i framtiden. Individer med dessa tidspreferenser kan antas spendera mer tid på prevention idag för att sedan få utdelning för det i morgon. (Kenkel 2000, s 1682.) Vid tandvård behöver dock inte sambandet mellan tidspreferenser och prevention vara lika stark som vid övrig sjukvård. Detta då tandhälsa deprecierar relativt snabb och tiden mellan prevention och förbättrad tandhälsa till följd av prevention kan vara kort (Sintonen et al 2000, s 1258). Utbildning är även viktigt att kontrollera för då en utbildad individ antas ha högre grad av humankapital än en outbildad (Björklund et al 2002, s 123). Individer som saknar kunskap om hälsokonsekvenserna av sina val kommer misslyckas med att fatta optimala preventionsbeslut (Kenkel 2000, s 1669). En individ med högre humankapital kan ha mer kunskap om konsekvenserna av sina hälsoval och därför i större utsträckning fatta optimala preventiva tandvårdsbeslut. Om individen anser tandvård vara en hälsofråga påverkar förmodligen dennes allmänna hälsoprevention även inställningen till tandvårdsprevention. Hälsoprevention kan vara i form av motion, medvetna matval och tobaksvanor. En särskilt intressant grupp här är de som tidigare har varit vanerökare eller vanesnusare, då denna grupp har gjort ett starkt preventivt beslut för att förbättra sin hälsa genom att sluta röka respektive snusa. 9

Det behöver inte bara vara individens inkomst som avgör om man har råd att gå till tandläkaren eller inte. Det kan även bero på hur denne spenderar sina pengar. En individ med hög inkomst kan även ha höga fasta kostnader, vilket innebär att det inte alltid finns ekonomiskt utrymme för dyra tandläkarbesök. För att kontrollera för detta kan man undersöka dels om individen i en oförutsedd situation kan få fram en summa pengar och dels om denne avstått från att gå till tandläkaren på grund av kostnaden. 3. Metod och modellspecifikation 3.1. Beskrivning av data I detta avsnitt ska vi - utifrån det datamaterial vi har - presentera deskriptiv statistik över de variabler som ska användas i den multivariata modellen. Datamaterialet bygger på en enkätundersökning som är en del av ett projekt vid Handelshögskolan i Stockholm som genomförs av Erik Grönqvist där han undersöker hälsorisker, ekonomiska risker och preventivt beteende. Enkäten är genomförd i Kalmar län 2005 och skickades ut till 4100 personer mellan 20 och 40 år, varav 1834 svar erhölls. 3 Enkäten är uppdelad i fem olika kategorier som behandlar frågor angående individens tandvårdsvanor, hälsovanor, socioekonomiska faktorer, obehag vid tandläkarbesök samt riskpreferenser (se Bilaga 1). Även individernas ålder och kön finns dokumenterat. 3.1.1. Tandvårdsvanor De tillfrågade har fått uppge hur ofta de använder vissa tandvårdshjälpmedel samt hur ofta de konsumerar diverse sötsaker. För att lättare undersöka uppsatsens syfte har endast två tandvårdshjälpmedel använts, tandborstning och tandtråd. Dessa två bör visa individernas inställning till prevention. Vidare används även huruvida individerna dricker läsk med socker samt hur individernas inställning till att hoppa över tandborstningen ser ut som indikatorer på preventivt beteende. Svarsfördelningen presenteras i Tabell 1 och 2. 3 http://web.hhs.se/personal/egronqvist/frisktandvard/projektplan.pdf, 060425 10

Tabell 1. Frekvens av tandvårdsförebyggande vanor. Fördelningen av svar är uttryckt i totalt antal och procent. Frekvens 3 el. fler ggr. dagl. 2 ggr. dagl. 1 ggn. dagl. Flera ggr. i v. 1 ggn. i v. Sällan el.aldrig Totalt Antal svar Åtgärd Tandborste 7,54 % 82,03 % 8,57 % 1,31 % 0,33 % 0,22 % 100 % 1831 Tandtråd 0,28 % 1,59 % 8,05 % 11,56 % 23,23 % 55,30 % 100 % 1765 Läsk med socker 2,14 % 1,26 % 3,07 % 19,05 % 30,79 % 43,69 % 100 % 1822 Tabell 2. Fördelning över hur ofta de tillfrågade hoppar över tandborstning (uttryckt i totalt antal och procent). Hoppa över tandborstning Flera ggr i v. Någon enstaka gång i v. Sällan eller aldrig Totalt Antal svar 2,57 % 18,27 % 79,16 % 100 % 1828 Det vanligaste hjälpmedlet tandborste använder en stor majoritet av de svarande två gånger dagligen. Tandtråd används betydligt mer sällan och brukande av det ses denna undersökning som en indikator på ett medvetet preventivt beteende. Konsumtion av läsk med socker anses här vara motsatsen till prevention. Ungefär 80 procent svarar att de sällan eller aldrig hoppar över tandborstningen. 3.1.2. Ekonomisk riskaversion Individers riskpreferenser har kontrollerats för genom att de svarande har fått ta ställning till hur de skulle agera vid olika situationer som omfattar ekonomiskt risktagande. De har fått föreställa sig en situation där de som hushållets enda försörjare tvingas välja mellan två likvärdiga jobb. Utifrån svaren har individerna indelats i fyra klasser, där klass 1 inkluderar de individer med lägst risktolerans och klass 4 de med högst risktolerans. Resultaten presenteras i Tabell 3. 4 Tabell 3. Fördelning över de olika riskklasserna (uttryckt i totalt antal och procent). Riskaversion Riskklass 1 Riskklass 2 Riskklass 3 Riskklass 4 Totalt Antal svar 19,84 % 53,98 % 17,09 % 9,12 % 100 % 1381 Riskklass 1: Accepterar enbart arbete som med säkerhet ger 25 000 kr efter skatt varje månad resten av livet. Riskklass 2: Accepterar inte alternativet att med samma sannolikhet tjäna antingen 50 000 kr eller 18 000 kr efter skatt varje månad men accepterar däremot alternativet att med samma sannolikhet tjäna 50 000 kr eller 22 000 k efter skatt. 4 En betydande del av de svarande har felaktigt svarat på alla tre frågor angående beteende vid ekonomiska risker. Utifrån svaren på fråga E1 (se Bilaga 1) har författarna kunnat plocka bort svaret från det alternativ som inte skulle ha besvarats. Detta bör inte ha påverkat resultaten då man får anta att de svarande har kryssat i de alternativ som de skulle ha besvarat på ett korrekt sätt. Vid den multivariata modellen kommer en känslighetsanalys genomföras för att kontrollera om det påverkar resultatet (se avsnitt 3.2.3.). 11

Riskklass 3: Accepterar alternativet att antingen tjäna 50 000 kr eller 18 000 kr efter skatt varje månad men accepterar inte alternativet att antingen tjäna 50 000 kr eller 14 000 kr efter skatt varje månad. Riskklass 4: Accepterar samtliga riskfyllda alternativ. Det framgår av tabellen att en majoritet av populationen återfinns i klass 2. Klass 1 och 2 omfattar nästan 3/4 av populationen vilket bekräftar att merparten är riskundvikare. 3.1.3. Hälsoriskaversion I enkäten frågades hur individen känner sig inför ett tandläkarbesök. De svarande fick välja mellan fem kategorier som omfattar olika nivåer av obehag. Resultaten presenteras i Tabell 4. Tabell4. Fördelning över graden av obehag de tillfrågade känner inför ett tandläkarbesök (uttryckt i totalt antal och procent). Obehag 1 Obehag 2 Obehag 3 Obehag 4 Obehag 5 Totalt Antal svar 5,40 % 39,77 % 33,17 % 16,91 % 4,75 % 100 % 1833 Obehag 1: Ser fram emot tandläkarbesöket som en ganska behaglig upplevelse. Obehag 2: Bryr sig inte på något sätt. Obehag 3: Känner sig lite orolig. Obehag 4: Rädd för att det ska vara obehagligt och göra ont. Obehag 5: Mycket rädd för vad tandläkaren ska göra. Resultatet visar att omkring 1/5 av populationen känner ett starkt obehag inför tandläkarbesök. De som är rädda eller mycket rädda inför ett tandläkarbesök anses i denna uppsats känna ett starkt obehag. Övriga, inklusive de som känner lite oro inför besöket, anses här inte känna starkt obehag. Vid den multivariata analysen representerar alltså Obehag 4 och 5 de individerna med ett starkt obehag inför ett tandläkarbesök. 3.1.4. Ekonomisk situation I enkäten ställdes frågan vilken den sammanlagda månadsinkomsten innan skatt är för den svarandes hushåll. Resultaten presenteras i Tabell 5. Tabell 5. Fördelning över hushållens sammanlagda månadsinkomst innan skatt (uttryckt i totalt antal och procent). Inkomst 1 Inkomst 2 Inkomst 3 Inkomst 4 Inkomst 5 Inkomst 6 Inkomst 7 Totalt Antal svar 23,55 % 13,19 % 13,24 % 21,05 % 23,27 % 4,82 % 0,88 % 100 % 1805 Inkomst 1: 0-15 000 kr i månaden. Inkomst 2: 15 001-20 000 kr i månaden. Inkomst 3: 20 001-25 000 kr i månaden. Inkomst 4: 25 001-35 000 kr i månaden. Inkoms 5: 35 001-50 000 kr i månaden. Inkomst 6: 50 001-70 00 kr i månaden. Inkomst 7: 70 001- kr i månaden. 12

Populationens inkomst är relativt jämnt fördelad över alla kategorier utom de två högsta. Detta beror förmodligen på att det är en relativt ung population och många har inte hunnit nå sin maximala lön ännu. Vid den multivariata analysen kommer Inkomst 6 och Inkomst 7 slås samman då en endast en liten del av befolkningen återfinns i dessa grupper. 3.1.5. Övriga variabler som kan påverka det preventiva beteendet För att få så tillförlitliga resultat som möjligt kommer vi att korrigera för de effekter som kan tänkas påverka preventionen. Det finns två anledningar till att inkludera övriga variabler. Den första anledningen är att om dessa variabler skiljer sig åt mellan olika individer riskerar vi att dra felaktiga slutsatser om vi inte kontrollerar för dem i vår analys. Den andra anledningen är att om det finns något samband mellan de tre huvudsakliga variablerna och de övriga variablerna och dessa sedan inte inkluderas, kan man även då dra felaktiga slutsatser. Vid könstillhörighet och åldersfördelning har bara cirka 1400 svar kunnat observeras på grund av administrativa problem. Fördelningen presenteras i Tabell 6. Tabell 6. Ålders- och könsfördelning i populationen (uttryckt i totalt antal och procent). Ålders- o könsfördelning 20-25 år 26-30 år 31-35 år 36-39 år Totalt Antal svar Män 10,45 % 8,16 % 11,60 % 11,17 % 41,38 % 578 Kvinnor 18,61 % 11,52 % 14,39 % 14,10 % 58,62 % 819 Totalt 29,06 % 19,68 % 25,99 % 25,27 % 100 % 1397 Individerna har delats upp i fyra åldersklasser. Detta för att man då enklare kan bedöma och analysera deras beteende. De tillfrågade fick även svara på frågan vilken den högsta utbildning de har genomfört. Resultatet presenteras i Tabell 7. Tabell 7. Fördelning över den högsta utbildning de tillfrågade har avslutat (uttryckt i totalt antal och procent). Utbildning 1 Utbildning 2 Utbildning 3 Utbildning 4 Utbildning 5 Totalt Antal svar 4,60 % 20,87 % 43,22 % 24,04 % 7,27 % 100 % 1830 Utbildning 1: Grundskola. Utbildning 2: 2-årig gymnasieutbildning. Utbildning 3: 3-4-årig gymnasieutbildning. Utbildning 4: Universitetsutbildning. Utbildning 5: Annan utbildning, exempelvis folkhögskola. 13

För majoriteten i denna population är gymnasiet den senaste avslutade utbildningen. Något som dock är speciellt för denna population är att en stor del av individerna (cirka 29 procent, se Tabell 6) återfinns i gruppen 20-25 år och många har då inte hunnit avsluta någon högre utbildning. I enkäten fick de tillfrågade svara på hur ofta de rör på sig på sin fritid, hur ofta de äter frukt och grönsaker och huruvida de röker respektive snusar dagligen. Resultaten presenteras i Tabell 8-10. Tabell 8.Fördelning av motionsvanor hos den undersökta gruppen (uttryckt i totalt antal och procent). Motion 1 Motion 2 Motion 3 Motion 4 Totalt Antal svar 14,22 % 38,82 % 26,80 % 20,16 % 100 % 1821 Motion 1: Stillasittande fritid. Motion 2: Måttlig motion på fritiden. Motion 3: Måttlig regelbunden motion på fritiden. Motion 4: Regelbunden motion och träning. Tabell 9. Fördelning över hur ofta de tillfrågade äter frukt eller grönsaker (uttryckt i totalt antal och procent). Frukt o grönt 1 Frukt o grönt 2 Frukt o grönt 3 Frukt o grönt 4 Frukt o grönt 5 Totalt Antal svar 4,71 % 21,55 % 28,72 % 27,84 % 17,18 % 100 % 1828 Frukt o grönt 1: Förtär frukt eller grönt sällan eller aldrig. Frukt o grönt 2: Förtär frukt eller grönt flera gånger i veckan. Frukt o grönt 3: Förtär frukt eller grönt 1 gång dagligen. Frukt o grönt 4: Förtär frukt eller grönt 2 gånger dagligen. Frukt o grönt 5: Förtär frukt eller grönt 3 eller fler gånger dagligen. Tabell 10. Fördelning över tobaksvanor hos den undersökta gruppen (uttryckt i totalt antal och procent). Tobaksvanor Ja Nej, har förut Nej Totalt Antal svar Röker 10,55 % 14,38 % 75,07 % 100 % 1829 Snusar 12,91 % 6,29 % 80,80 % 100 % 1828 Tabell 8 visar att 6/7 av dem som svarat på enkäten rör på sig mer än två timmar i veckan, vilket kan tolkas som ett medvetet preventivt beslut för bättre hälsa. Tabell 9 visar att 3/4 av de svarande konsumerar frukt och grönsaker dagligen, vilket även det tyder på ett preventionsbeteende för bättre hälsa. Tobaksvanor är något som är starkt förknippat med hälsa, eller snarare ohälsa. Även här tyder resultatet på ett medvetet preventivt beslut då 75 procent respektive 80 procent av de svarande varken röker eller snusar. I enkäten ställdes frågan om man i en plötsligt oförutsedd situation på en vecka kan skaffa fram 15 000 kr. Resultatet presenteras i Tabell 11. 14

Tabell 11.Fördelning över om de tillfrågade vid en oförutsedd situation kan skaffa fram 15 000 kr inom en vecka (uttryckt i totalt antal och procent). Oförutsedd utgift 1 Oförutsedd utgift 2 Oförutsedd utgift 3 Oförutsedd utgift 4 Totalt Antal svar 37,27 % 31,67 % 18,33 % 12,73 % 100 % 1822 Oförutsedd utgift 1: Kan alltid skaffa fram 15 000 kr. Oförutsedd utgift 2: Kan för det mesta skaffa fram 15 000 kr. Oförutsedd utgift 3: Kan för det mesta inte skaffa fram 15 000 kr. Oförutseddutgift 4: Kan aldrig skaffa fram 15 000 kr. Även då en stor del av populationen befinner sig i de lägsta inkomstklasserna (se Tabell 5) kan ungefär 70 procent för det mesta skaffa fram pengar vid en icke-planerad situation. I enkäten ställdes följande fråga: Har du under de senaste tolv månaderna avstått från att gå till tandläkare, sjukvården, eller avstått från att lösa ut recept på Apoteket, på grund av dålig ekonomi? Resultatet presenteras i Tabell 12. Tabell 12. Fördelning över om de tillfrågade någon gång de senaste 12 månaderna undvikit sjukvård eller tandvård pga. kostnad (uttryckt i totalt antal och procent). Ja Nej Totalt Antal svar Avstå pga. kostnad 14,71 % 85,29 % 100 % 1829 Tabellen visar att en sjundedel av populationen har avstått vård på grund av dålig ekonomi. I fortsättningen kommer denna variabel fungera som en approximation för hur många som avstår tandläkarbesök på grund av kostnaden. 3.2. Multivariat modell I den ekonometriska undersökningen kommer individers tandvårdsvanor fungera som beroende variabel (se Tabell 1 och 2). Dessa variabler är ordinala, vilket innebär att dess värden kan rankas men avståndet kan inte mätas exakt mellan de olika värdena. För att underlätta den ekonometriska undersökningen har variablerna under kategorin tandvårdsvanor förändrats så att de är binära, de kan alltså endast anta två värden, 1 om man anses ha ett preventivt beteende och 0 om man inte anses ha det. Vissa tandvårdsvanor är relativt självklara att utföra, medan andra visar på ett mer medvetet preventivt beslut. Att borsta tänderna i sig kan inte ses som ett starkt preventivt beslut, det är något alla är uppfostrade till att göra. En individ som däremot borstar tänderna tre eller flera gånger dagligen får antas ha ett starkt preventivt beteende. Utefter denna uppdelning antar y- 15

variabeln tandborste värdet 1 om man borstar tre fler gånger per dag och 0 annars. Med y- variabeln tandtråd antas individerna ha ett preventivt beteende om de använder detta hjälpmedel dagligen, vilket då antar värdet 1. Som y-variabel kommer även individernas svar på hur ofta de hoppar över tandborstning användas. De som sällan eller aldrig hoppar över tandborstning får antas ha ett preventivt beteende och denna grupp erhåller värdet 1. Gällande konsumtion av sötsaker antas individer ha ett preventivt beteende om detta undviks. Att dricka läsk med socker max en gång i veckan bedöms i denna undersökning som ett preventivt beslut och y-variabeln antar då värdet 1. Eftersom våra y-variabler är binärt fördelade innebär det att tandvårdsvanorna inte kan analyseras med hjälp av en linjär regressionsmodell. En sådan modell skulle leda till missvisande resultat och vi kommer därför att använda oss av en probit modell istället. Syftet med en sådan tvåvalsmodell är att finna ett förhållande mellan en uppsättning egenskaper som beskriver en individ och sannolikheten att individen gör ett visst val (Pindyck et al 1997, s 299). Sannolikheten att y = 1 ges av följande ekvation: i Prob( ( yi = 1) = 1 P( ε i > α + γ 1i Riskaversion + γ 2i Hälsoriskaversion + β 3iÖvriga variabler) Då en probit modell inte är linjär kan inte någon direkt effekt tolkas utifrån koefficienten. Det är den marginella effekten som är intressant att tolka. Marginaleffekten är en funktion av koefficienten som visar hur sannolikheten P i ( y = 1) påverkas av en förändring i en x-variabel. Genom partiell derivering fås marginaleffekten enligt följande: P( Y = 1 X ) X i Marginaleffekten beräknar sannolikheten för ett visst beteende när en individ befinner sig i en klass istället för en annan. Den varierar med x-variabelns värden, och är därför inte konstant. Man måste välja de x-värden som är av intresse och därefter beräkna marginaleffekten. I denna uppsats utgår vi från medelvärdena av x vilket gör att de redovisade marginaleffekterna baseras på en hypotetisk person som har genomsnittliga värden på samtliga ingående variabler. 5 Det som är intressant att undersöka i en binär modell är tecken på regressionskoefficienten och dess statistiska och/eller dess praktiska signifikans (Gujarati 2003, s 606). I denna uppsats 5 Mer om probit modellen finns beskrivet i till exempel Greene (1997). 16

kommer nollhypotesen att alla koefficienter är lika med noll testas. Detta test genomförs för att undersöka om de använda x-variablerna tillsammans har någon påverkan på den beroende variabeln. Hypotesen testas med ett Walds test. Teststatistikan följer 2 χ -fördelningen där antal frihetsgrader beror på antal förklarande variabler. Testet utförs dels på modellen som helhet och dels på de enskilda variabelklasserna. Ett signifikant p-värde visar att modellen som helhet passar signifikant bättre än en tom modell och nollhypotesen förkastas. Koefficienternas p-värde anses enligt konventionen vara signifikant vid 5-procentsnivån. Det markeras i den multivariata analysen med ** (tvåstjärnig signifikans). Om koefficienterna är signifikanta på 1-procentsnivån markeras detta med *** (trestjärnig signifikans), och om endast en marginell signifikans uppvisas (10 procent) anges det med * (enstjärnig signifikans). 17

Tabell 13. Multivariat modell med tandborstning, användning av tandtråd, hoppar aldrig över tandborstning samt läskkonsumtion som beroendevariabler (probit, robusta standradfel). 6 Referensgrupperna anges i fet stil. Tandborste Tandtråd Hoppar aldrig över tandborstningen Läsk med socker Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt (p-värde) (p-värde) (p-värde) (p-värde) P-värde Walds test 0.0015*** 0.000*** 0.000*** 0.000*** Riskklass 1 0 0 0 0 Riskklass 2-0,0460-0,0287-0,0163-0,0282 (0,003)*** (0,115) (0,558) (0,365) Riskklass 3-0,0487-0,0456-0,0029-0,0499 (0,001)*** (0,020)** (0,934) (0,221) Riskklass 4-0,029-0,0595-0,0535-0,0642 (0,128) (0,010)*** (0,230) (0,198) Walds test: Riskaversion 0.004*** 0.025** 0.637 0.527 Ej obehag vid tandläkarbesök 0 0 0 0 Obehag vid tandläkarbesök -0,004 0,0299-0,0375-0,0154 (0,783) (0,097)* (0,166) (0,600) Walds test: Obehag 0.783 0.097* 0.166 0.600 Inkomst 1 0 0 0 0 Inkomst 2-0,021 0,003 0,0465-0,0041 (0,277) (0,901) (0,162) (0,919) Inkomst 3 0,011-0,0297 0,0928 0,0279 (0,598) (0,212) (0,003)*** (0,488) Inkomst 4-0,0281-0,04 0,084 0,0004 (0,105) (0,047)** (0,005)*** (0,991) Inkomst 5-0,0329-0,0437 0,1041-0,045 (0,082*) (0,035)** (0,001)*** (0,237) Inkomst 6-0,0278-0,0178 0,0869-0,0263 (0,221) (0,536) (0,036)** (0,650) Walds test: Inkomst 0.127 0.154 0.011** 0.585 Ålder 20-25 -0,0279-0,04-0,0605-0,1417 (0,125) (0,080)* (0,084)* (0,001)*** Ålder 26-30 -0,0144-0,019-0,0123-0,18 (0,430) (0,359) (0,727) (0,000)*** Ålder 31-35 0,0026 0,0065-0,0034-0,069 (0,880) (0,737) (0,910) (0,052)* Ålder 36-40 0 0 0 0 Walds test: Ålder 0.345 0.209 0.274 0.003*** Kön,kvinna 0 0 0 0 Kön, man -0,0285-0,0313-0,0497-0,1616 (0,048)** (0,085)* (0,054)* (0,000)*** Walds test: Kön 0.048** 0.085* 0.054* 0.000*** 6 Mer statistisk information om variablerna finns i Appendix. 18

Tandborste Tandtråd Hoppar aldrig över tandborstningen Läsk med socker Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt (p-värde) (p-värde) (p-värde) (p-värde) Utbildning 1 0 0 0 0 Utbildning 2-0,0525 0,0067-0,0583 0,0170 (0,020)** (0,878) (0,343) (0,767) Utbildning 3-0,0292 0,0134-0,0698-0,0467 (0,273) (0,764) (0,229) (0,420) Utbildning 4-0,0484 0,0096-0,1076 0,0884 (0,035)** (0,851) (0,152) (0,165) Utbildning 5-0,043 0,0208 0,0497 0,0531 (0,084)** (0,653) (0,395) (0,361) Walds test: Utbildning 0.060* 0.979 0.001*** 0.004*** Motion 1-0,0434-0,5220-0,1826-0,0752 (0,012)** (0,013)** (0,000)*** (0,069)* Motion 2-0,0453-0,0528-0,0775-0,0365 (0,002)*** (0,004)*** (0,015)** (0,280) Motion 3-0,0325-0,0208-0,0540-0,0486 (0,030)** (0,241) (0,111) (0,173) Motion 4 0 0 0 0 Walds test: Motion 0.0110** 0.0106** 0.003*** 0.3123 Frukt och grönt 1 0 0 0 0 Frukt och grönt 2-0,0188-0,0418 0,1096 0,0274 (0,534) (0,290) (0,010)*** (0,595) Frukt och grönt 3-0,031-0,0236 0,107 0,0844 (0,297) (0,568) (0,016)** (0,086)* Frukt och grönt 4-0,0208 0,0403 0,1219 0,1436 (0,507) (0,386) (0,007)*** (0,003)*** Frukt och grönt 5 0,0083 0,0308 0,1171 0,2176 (0,814) (0,521) (0,009)*** (0,000)*** Walds test: Frukt och grönt 0.186 0.007*** 0.087* 0.000*** Röker ej 0 0 0 0 Har rökt förut -0,0094 0,0323 0,0001 0,0184 (0,607) (0,133) (0,997) (0,579) Röker 0,0395-0,0465-0,0844-0,1236 (0,081)* (0,0879)* (0,034)** (0,005)*** Walds test: Rökning 0.160 0.047** 0.098* 0.010*** Snusar ej 0 0 0 0 Har snusat förut 0,0338 0,0205-0,077 0,0826 (0,259) (0,542) (0,108) (0,057)* Snusar -0,0003-0,0159-0,1138-0,0759 (0,987) (0,513) (0,002)*** (0,038)** Walds test: Snusning 0.519 0.615 0.005*** 0.008*** 19

Tandborste Tandtråd Hoppar aldrig över tandborstningen Läsk med socker Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt Marginaleffekt (p-värde) (p-värde) (p-värde) (p-värde) Oförutsedd utgift 1 0,016-0,0007 0,0515 0,1214 (0,514) (0,980) (0,164) (0,001)*** Oförutsedd utgift 2 0,0193-0,0156 0,0022 0,1101 (0,406) (0,520) (0,950) (0,002)*** Oförutsedd utgift 3 0,011-0,0142 0,0593 0,0832 (0,634) (0,572) (0,084)* (0,020)** Oförutsedd utgift 4 0 0 0 0 Walds test: Oförutseddd utgift 0.868 0.783 0.073* 0.009*** Ej undvikande av tandvård pga kostnad. 0 0 0 0 Undvikande av tandvård pga kostnad -0,0106-0,0358-0,0068-0,048 (0,564) (0,074)* (0,835) (0,197) Walds test: Undvikande av tandvård pga kostn. 0.564 0.074* 0.835 0.197 *= Signifikant på 10-procentsnivån (marginell signifikans) **= Signifikant på 5-procentsnivån (konventionell signifikans) ***= Signifikant på 1-procentsnivån Riskklass 1: Accepterar enbart arbete som med säkerhet ger 25 000 kr efter skatt varje månad resten av livet. Riskklass 2: Accepterar inte alternativet att med samma sannolikhet tjäna antingen 50 000 kr eller 18 000 kr efter skatt varje månad men accepterar däremot alternativet att med samma sannolikhet tjäna 50 000 kr eller 22 000 k efter skatt. Riskklass 3: Accepterar alternativet att antingen tjäna 50 000 kr eller 18 000 kr efter skatt varje månad men accepterar inte alternativet att antingen tjäna 50 000 kr eller 14 000 kr efter skatt varje månad. Riskklass 4: Accepterar samtliga riskfyllda alternativ. Inkomst 1: 0-15 000 kr i månaden. Inkomst 2: 15 001-20 000 kr i månaden. Inkomst 3: 20 001-25 000 kr i månaden. Inkomst 4: 25 001-35 000 kr i månaden. Inkoms 5: 35 001-50 000 kr i månaden. Inkomst 6: 50 001-70 00 kr i månaden. Inkomst 7: 70 001- kr i månaden. Utbildning 1: Grundskola. Utbildning 2: 2-årig gymnasieutbildning. Utbildning 3: 3-4-årig gymnasieutbildning. Utbildning 4: Universitetsutbildning. Utbildning 5: Annan utbildning, exempelvis folkhögskola. Motion 1: Stillasittande fritid. Motion 2: Måttlig motion på fritiden. Motion 3: Måttlig regelbunden motion på fritiden. Motion 4: Regelbunden motion och träning. Frukt o grönt 1: Förtär frukt eller grönt sällan eller aldrig. Frukt o grönt 2: Förtär frukt eller grönt flera gånger i veckan. Frukt o grönt 3: Förtär frukt eller grönt 1 gång dagligen. Frukt o grönt 4: Förtär frukt eller grönt 2 gånger dagligen. Frukt o grönt 5: Förtär frukt eller grönt 3 eller fler gånger dagligen. Oförutsedd utgift 1: Kan alltid skaffa fram 15 000 kr. Oförutsedd utgift 2: Kan för det mesta skaffa fram 15 000 kr. Oförutsedd utgift 3: Kan för det mesta inte skaffa fram 15 000 kr. Oförutseddutgift 4: Kan aldrig skaffa fram 15 000 kr. 20

3.2.1 Sammanställning av den multivariata modellen Först testas de fyra olika modellerna som helhet med Walds test. P-värdena på dessa test visar att samtliga modeller är signifikanta på 1-procentsnivån. Detta innebär att x-variablerna gemensamt förklarar något av variationen i den beroende variabeln. Wald-test har även genomförts på de enskilda variabelklasserna. Detta för att undersöka nollhypotesen att dummyvariablerna i en speciell klass alla är lika med noll. Vid till exempel riskaversion ställs följande hypotes upp: H 0 : Riskklass2 = Riskklass3 Riskklass4 = β β = β 0. H 1: Ovanstående variabler skiljer sig från 0. Nollhypotesen förkastas om det minst finns en marginell signifikans, det vill säga om p-värdet är större 0,10. Ekonomisk riskaversion Wald-testet vid ekonomisk riskaversion visar signifikant resultat på 5-procentsnivån respektive 10-procentsnivån vid y-variablerna tandborste och tandtråd. Variablerna läsk och hoppar aldrig över tandborstning uppvisar däremot inga signifikanta resultat vid Wald-testet. Riskklass 1 fungerar här som en referensgrupp och det är i förhållande till denna klass som marginaleffekterna för de övriga riskklasserna bestäms. Denna grupp har valts till referensgrupp då förståelsen av resultaten bör underlättas om man jämför med den grupp som har högst riskaversion. Resultaten vid riskaversion tyder på att om en individ befinner sig i riskklass 2 istället för i riskklass 1 minskar sannolikheten att denne borstar tänderna tre eller fler gånger per dag med 4,6 procent. Om man istället befinner sig i riskklass 3 minskar sannolikheten att borsta tänderna (tre eller fler gånger per dag) med 4,87 procent jämfört med om man befinner sig i riskklass 1. Resultaten vid y-variabeln tandtråd är signifikanta vid riskklass 3 och 4. Om man till exempel befinner sig i risklass 4 istället för i riskklass 1 minskar sannolikheten att använda tandtråd minst en gång dagligen med 5,95 procent. Hälsoriskaversion Wald-testet vid variabeln obehag inför tandläkarbesök visar ett marginellt signifikant resultat vid användning av tandtråd. Här är kontrollgruppen de individer som uppger att de inte känner något nämnvärt obehag inför tandläkarbesök. Resultatet visar att om man känner ett starkt obehag inför ett tandläkarbesök är sannolikheten 2,99 procent större att man använder 21

tandtråd (minst en gång dagligen) än om man inte känner något obehag inför ett tandläkarbesök. Ekonomisk situation Vid variabeln inkomst visar Walds test signifikant resultat på 5-procentnivån då y-variablen är hoppar aldrig över tandborstning. Referensgrupp här är inkomst 1. Det är den grupp individer som har en månadslön innan skatt på 0-15 000 kr. Denna grupp har valts till referensgrupp då resultatet blir lättare att förstå om man jämför med den grupp individer som tjänar minst. Om man till exempel tjänar mellan 35 001 och 50 000 kr (inkomst 5) istället för 0-15 000 kr är det 10,41 procent större sannolikhet att man sällan eller aldrig hoppar över tandborstningen. Även vid inkomst 3 och 4 påvisas signifikanta resultat och om man befinner sig i dessa klasser istället för inkomst 1 är det högre sannolikhet att man inte hoppar över tandborstningen. Övriga variabler Variablen ålder har ett signifikant Wald-test på 1-procentsnivån vid y-variabeln läsk. Individer mellan 36 och 40 år fungerar här som referensgruppgrupp. För de individer som är i ålderskategorin 20-25 istället för 36-40 är det 14,17 procent lägre sannolikhet att de ska dricka läsk med socker enbart en gång i veckan. Vid variabeln kön fungerar kvinnorna som referensgrupp och vid samtliga y-variabler minskar sannolikheten att individen har ett preventivt beteende om denne är man istället för kvinna. Vid variabeln utbildning är referensgruppen den grupp individer som endast har en grundskoleutbildning. För de individer som har en avslutad universitetsutbildning (utbildning 4) istället för att enbart ha avslutat grundskolan är det 4,3 procent lägre sannolikhet att man borstar tänderna (tre eller fler gånger per dag). Vid hälsovariblerna motion, frukt och grönt samt tobaksvanor återfinns även där signifikanta resultat. Variabeln huruvida individer kan skaffa fram 15 000 kr vid en oförutsedd situation visar signifikant resultat vid läsk samt en marginell signifikans vid hoppar aldrig över tandborstning. 3.2.2. Robusthetstest Individer i åldersklassen 20-25 kan eventuellt skilja sig från övriga åldersklasser då de i vissa avseende kan agera annorlunda än de äldre personer som besvarat enkäten. För att undersöka om så är fallet har ett robusthetstest genomförts där resultaten från en modell där enbart 20 till 25-åringars svar ingår jämförs med en modell där enbart 26 till 40-åringars svar ingår. Som y- variabel har endast hoppar aldrig över tandborstning använts. Att bara en y-variabel används 22

är för att lättare få en översikt huruvida skillnader finnas mellan åldrarna. Utifrån regressionerna över de två åldersklasserna avgörs sedan om någon allomfattande åldersuppdelning bör göras. Tabell 14. Hoppar aldrig över tandborstning som beroende variabel. En jämförelse mellan åldersklasserna 20-25 år och 26-40 år (probit, robusta standard fel). Referensgrupperna anges i fet stil Hoppar aldrig över tandborstning 20-25 år 26-40 år Marginaleffekt Marginaleffekt (p-värde) (p-värde) Riskklass 1 0 0 Riskklass 2 0,0449-0,0438 (0,478) (0,141) Riskklass 3 0,0149-0,0166 (0,838) (0,681) Riskklass 4 0,0411-0,0986 (0,652) (0,056)** Walds test:riskklass 0,8933 0.2086 Ej obehag vid tandläkarbesök 0 0 Obehag vid tandläkarbesök -0,0691-0,0355 (0,242) (0,229) Walds test: Obehag 0.242 0.229 Inkomst 1 0 0 Inkomst 2 0,1389 0,0245 (0,042)** (0,541) Inkomst 3 0,0918 0,0923 (0,193) (0,008)*** Inkomst 4 0,1400 0,0726 (0,048)** (0,036)** Inkomst 5 0,1514 0,1011 (0,037)** (0,004)*** Inkomst 6 0,1272 0,0989 (0,135) (0,036)** Walds test: Inkomst 0.0758* 0.0211** Kön, kvinna 0 0 Kön, man -0,0793-0,0389 (0,173) (0,164) Walds test: Kön 0.173 0.164 Utbildning 1 0 0 Utbildning 2 0,0009-0,0933 (0,997) (0,168) Utbildning 3 0,0198-0,1111 (0,889) (0,108) Utbildning 4 0,0536-0,1545 (0,724) (0,080)* Utbildning 5 0,1644 0,0048 (0,214) (0,943) Walds test: Utbildning 0.2569 0.0049*** 23

Hoppar aldrig över tandborstning 20-25 år 26-40 år Marginaleffekt Marginaleffekt (p-värde) (p-värde) Motion 1-0,1065-0,2221 (0,185) (0,000)*** Motion 2-0,0702-0,1034 (0,281) (0,010)*** Motion 3-0,0235-0,0915 (0,720) (0,033)** Motion 4 0 0 Walds test: Motion 0.5227 0.0009*** Frukt och grönt 1 0 0 Frukt och grönt 2 0,1818 0,064 (0,041)** (0,191) Frukt och grönt 3 0,1658 0,0782 (0,074)* (0,109) Frukt och grönt 4 0,1518 0,0976 (0,116) (0,049)** Frukt och grönt 5 0,2396 0,0643 (0,006)*** (0,208) Walds test: Frukt och grönt 0.0674* 0.3607 Röker ej 0 0 Röker -0,0939-0,0883 (0,266) (0,049)** Har rökt förut 0,0548-0,0092 (0,507) (0,776) Walds test: Rökning 0.3615 0.1439 Snusar ej 0 0 Snusar -0,3292-0,0483 (0,000)*** (0,201) Har snusat förut -0,3118-0,0052 (0,019)** (0,910) Walds test: Snusning 0.0003*** 0.4354 Oförutsedd utgift 1 0,0724 0,0233 (0,345) (0,573) Oförutsedd utgift 2-0,0263-0,0035 (0,723) (0,930) Oförutsedd utgift 3 0,0695 0,0434-0,338-0,258 Oförutsedd utgift 4 0 0 Walds test: Oförutsedd utgift 0.2655 0.4286 Ej undvikande av tandvård pga. kostnad 0 0 Undvikande av tandvård pga kostnad 0,0409-0,053 (0,532) (0,171) Walds test Undvikande av tandvård pga. kostnad 0.532 0.171 24

Vid en uppdelning där åldersklassen 20-25 år ingår i en separat modell förblir Wald-testet vid riskklasserna icke-signifikant. Vid kategorin inkomst är inte inkomst 3 längre signifikant hos åldersklassen 20-25 år. Wald-testet vid variabeln kön visar inte något signifikant resultat, varken hos klassen 20-25 år eller hos 26 till 40-åringarna. Kategorierna utbildning och motion blir icke-signifikanta hos 20 till 25-åringarna men signifikanta för den äldre åldersklassen. Wald-testerna utförda vid frukt och grönt samt rökning var i den ursprungliga modellen signifikanta, dock inte i dessa två modeller. Variabeln snusar påvisar nu enbart ett signifikant resultat vid ålderskategorin 20-25 år. Kontrollgruppen är de individer som aldrig snusat. Om en individ röker respektive har rökt förut minskar sannolikheten att denne aldrig hoppar över tandborstningen med 32,92 % respektive 31,18 %. Vid variabeln undvikande av tandvård på grund av kostnad förblir Wald-testet icke-signifikant även vid dessa två modeller. Vid denna uppdelning till två modeller påvisas alltså färre signifikanta resultat än vid den ursprungliga modellen. Detta beror förmodligen till stor del på att många observationer försvinner på grund av uppdelningen, 950 observationer försvinner i den ena modellen och 388 observationer i den andra. Det är därför mer intressant att vid de slutgiltiga resultaten använda den stora modellen där alla ålderklasser ingår. Den mindre modellen är dock intressant att undersöka för att kunna påvisa eventuella skillnader mellan 20 till 25-åringarna och 26 till 40-åringarna. 3.2.3. Känslighetsanalys En betydande del av de som svarat på enkäten besvarade frågorna som behandlar ekonomisk riskaversion felaktigt. Nästan alla av dessa felaktiga svar bestod i att de svarande besvarat samtliga frågor under detta avsnitt, när de egentligen skulle ha svarat på fråga ett, och sedan, utifrån sitt svar där, gå vidare till antingen fråga två eller tre. Vi har i ovanstående multivariata modeller utgått från att de svarande ändå korrekt besvarat de frågor de skulle ha besvarat, och då bortsett från svaret på den fråga de inte skulle besvara. För att undersöka om regressionsresultaten skiljer sig när enbart de korrekta svaren ingår i regressionen och när alla svar ingår (men det felaktiga svarsalternativet har tagits bort), har en känslighetsanalys genomförts. Två multivariata regressioner har genomförts, i den ena regressionen används samma svar som i ovanstående modeller, och i den andra används endast svar från personer som besvarade frågorna helt korrekt. I modellen där endast de korrekta svaren används ingår 220 stycken färre observationer. Som beroende variabel har tandborste använts. Resultaten från denna analys redovisas i Tabell A.3 i Appendix. 25