Diese Magisterarbeit stellt statistische Modelle zur Schätzung von üblichen Nährstoffaufnahmeverteilungen mit 24 Stunden Erinnerungsprotokollen vor. Dabei wird eine Übersicht über die Problemstellung, sowie mathematische Grundlagen zur Thematik gegeben. Die vorgestellten Modelle beinhalten die Methoden des National Cancer Institute (NCI), der Iowa State University (ISU), sowie die Multiple Source Methode (MSM) und die Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE) Methode. Diese Modelle werden sowohl inhaltlich, als auch im Bezug auf die Verwendung von Daten verglichen. Die Daten stammen von den 24-Stunden Erinnerungsprotokollen der Erwachsenen des österreichischen Ernährungsberichtes von 2012. Alle 4 Methoden unterscheiden sich in den Ergebnissen nur sehr wenig, solange die Annahmen der Modelle erfüllt sind. Welche Methode verwendet werden soll, hängt vor allem von der untersuchten Fragestellung ab und ob Subgruppen analysiert werden sollen. Ein weiteres Ziel der Arbeit ist eine Neuauswertung der, im Ernährungsbericht untersuchten Makro- und Mikronährstoffe. Dabei werden die Unterschiede, der im Ernährungsbericht verwendeten statistischen Methodik (within-person Mittelwertmethode) und der SPADE Methode aufgezeigt. Vor allem auf die Anteilsschätzungen der unterversorgten Personen, bezüglich der Mikronährstoffe, wird gezielt eingegangen. Unterschiede in den Anteilen von um die 20-40% sind dabei üblich. Ein Teil davon erklärt sich durch die Unterschiede in der verwendeten Methodik, wobei hier immer mit der Mittelwertmethode systematisch unteroder überschätzt wird (ungefähr 10-20%). Der Rest des Unterschiedes bezieht sich auf die verwendeten Grenzwerte. Hierbei kann aufgezeigt werden, dass die Verwendung der DACH Empfehlungen (Referenzwerte) eine Überschätzung des Anteils der Unterversorgten zur Folge hat. Verglichen werden die Ergebnisse mit den Anteilsschätzungen bezüglich dem Estimated Average Requirement als Grenzwert. Im letzten Teil der Arbeit wird eine Diskussion rund um die verwendeten Methoden und Daten gegeben. Dabei wird vor allem auf die Erwartungstreue der Ernährungsberichtdaten eingegangen. Zuletzt werden noch Schlussfolgerungen und Empfehlungen für zukünftige Ernährungsberichte gegeben.

This master thesis introduces statistical models for estimating usual intake distributions of nutrients and food from 24-hour Recalls. An overview of the problem and mathematical principles are given. The investigated models include the methods from the National Cancer Institute (NCI), the Iowa State University (ISU) as well as the Statistical Program to Assess Dietary Exposure (SPADE) method and the Multiple Source Method (MSM). These models are compared with regards to content and data usage. Data are provided from the "Österreichischer Ernährungsbericht (2012)" (nutrition report of the austrian population) regarding 24-hour Recalls of the adults. All 4 methods produce very similar results as long as the assumptions of the models are met. Which method to use depends mainly on the surveyed questions and whether subgroups should be analyzed or not. Another aim of the work is a reevaluation of the macro- and micronutrients examined in the Austrian Nutrition Report. The differences in the statistical methodology used in the nutrition report (within-person mean) and the SPADE method are shown. Especially the prevalence estimates of inadequate intakes regarding the micronutrients are specifically addressed. Usual differences in the proportion estimated are between 20 and 40%. These discrepancies can be partly addressed to the used within-person mean method. This method always causes an under- or overestimation of the proportion (about 10-20%). The remaining part of the discrepancy refers to the used cut-points. It can be shown that the usage of the DACH "Empfehlungen" (DACH recommendations - reference values) results in an overestimation of the prevalence estimates. These results are compared with the Estimated Average Requirements as cut-points. The last part of this master thesis covers a discussion of the used methods and data. Especially the problem of the unbiasedness of the data is addressed. Finally conclusions and recommendations for future nutrition reports are given.