STATISTIK-FORUM.de

[macular]

Hallo,

erst einmal vielen Dank für die Existenz dieses Forums und alle, die hier helfen!
In der Hoffnung, dass auch für mein Problem eine Lösung gefunden werden kann (wofür ich ungemein dankbar wäre!), stelle ich es hier einmal dar:
Ich habe einen Datensatz mit 2 Gruppen, jeweils mit wenigen Replikaten (<10), in denen in mehreren Untergruppen prozentuale Werte in mehreren Kategorien einer Variablen ermittelt wurden. Ich würde gern die Unterproben eines Replikates vergleichen, um solche Unterproben zu finden, die sich ähnlicher sind als anderen (bzw. signifikante Unterschiede zwischen den Unterproben). Und dann gern wissen, inwieweit sich das auf alle Replikate vergallgemeinern lässt bzw. ob Unterschiede zwischen den 2 Gruppen bestehen. (Das Beispiel, das vorher hier war, war doch nicht so gut).
Leider habe ich sehr wenig statistischen Background und arbeite mich daher gerade durch den Urschlamm (ich will ja auch verstehen, was ich tue) - gerade deswegen hätte ich aber gern eine Vorstellung über die ungefähre Richtung, in die die Analyse dann gehen würde, um mich nicht allzu arg zu verzetteln. Gefunden habe ich Kovarianzanalysen, das sah vom Prinzip ganz vielversprechend aus. Wäre so eine ANCOVA geeignet? Oder bin ich da ganz falsch?
Herzlichen Dank schon einmal für alle Tipps und Hinweise!

Viele Grüße!

[strukturmarionette]

Hi,

durch den Urschlamm

- versuch mal nur eine Stichrobenbeschreibung inklusive aller Variablen der Rohdaten

Gruß
S.

[macular]

Hi,

bei der Untersuchung wurden von mehreren Replikaten, die zu zwei Gruppen gehören, jeweils geordnet Unterproben genommen und dort kategorial eine Größe ermittelt.
D.h. als erklärende Variable hätte ich die gemessene Größe (kategorial - womit ANCOVA dann falsch wäre bzw. sich nur auf eine Regression beziehen ließe, fällt mir gerade auf), dann die Gruppe und evtl. das Replikat, abhängige Variable wäre der Wert der gemessenen Größe in den (geordneten) Kategorien (hier in Prozent - dem Ganzen liegen Zähldaten zugrunde, sodass man eine Poisson-Verteilung annehmen kann (?), wobei die Anzahlen zT weit größer 100 sind - inwieweit darf man davon ausgehen, dass die Daten dann schon genügend einer Normalverteilung entsprechen?) - das Ganze für jede Unterprobe. Da die Unterproben abhängig sind, bin ich nicht sicher, ob eine ANOVA erlaubt bzw. zielführend ist (vor allem auch, da die abhängige Variable nicht nur kategorial, sondern auch ordinal ist - und die Reihenfolge ist entscheidend für die Analyse). Theoretisch sollte es sich hier ja um Nesting handeln, oder? Spielt es dabei eine Rolle, ob die Unterproben nach einem bestimmten System (wie bei meinen Daten) oder zufällig dem Replikat entnommen wurden bzw. ob es sich um Wiederholungsmessungen handelt oder Messungen, bei denen unterschiedliche Werte erwartet werden (wie hier)?

Viele Grüße!

[macular]

Hallo,

was ich jetzt gefunden habe wäre eine log-lineare ordinale Regression (wenn ich statt der Prozentzahlen die originalen Zähldaten nutze), die dann entsprechend an das nested design angepasst werden müsste (wenn ich denn bei nicht-zufälligen subsamples überhaupt von einem nested design ausgehen darf und nicht doch ganz was anderes machen muss. Spielt es überhaupt eine Rolle, dass die subsamples nicht-zufällig, sondern anhand eines bestimmten Systems im experimentellen workflow gewählt wurden? Das wäre ja prinzpiell so, als wenn ich z.B. eine Pflanze nach Xylem, Phloem und Kambium aufteilen und dort jeweils den C-Anteil bestimmen würde. Und die Abhängigkeit wird ja im nested design berücksichtigt. Zudem sind die in den subsamples gezählten Einheiten ja wiederum zufällig gezählt.). Würde das so Sinn ergeben?

Vielen Dank und viele Grüße!

[macular]

Hallo,

da ich jetzt über Kontingenztabellen gelesen habe und inzwischen ziemlich viel (im Vergleich zu vorher) Statistik durch meinen Kopf schwirrt und einen aufgeregten Bienenschwarm imitiert, würde ich mich sehr freuen, wenn jemand mir hilft, Ordnung in das Gewusel zu bringen (nicht gegen Bienen! Aber sie wissen grad einfach nicht, wohin mit sich ...)

Viele Grüße!

[macular]

Hallo Heinz_Stat,

erst einmal vielen Dank für deine Antwort!
Poisson-Verteilung dachte ich deswegen, weil es sich bei den Originaldaten um Zähldaten handelt - es wurden Elemente in mehreren (ordinalen) Kategorien einer Variable gezählt. Und laut der Statistikbücher, die ich hier habe, sind Zähldaten ein typisches Beispiel für eine Poisson-Verteilung, daher nahm ich an, diese Verteilung würde für meine Daten zutreffen.
Ich habe nicht in dem Sinne mehrere Größen erhoben (soweit ich das sehe/ verstehe), sondern eine Größe in verschiedenen Kategorien (Volumina, jeweils die Elemente gezählt, die ein Volumen innerhalb bestimmter Grenzen haben, also <10, 10-<20, 20-<30 etc. --> ich dachte, dass man da eine log-lineare Regression machen könnte mit Volumen als unabhängiger und Zähldaten als abhängiger Variable?). Das ganze bei mehreren, in einer bestimmten konstanten Reihenfolge (d.h. letztendlich unterschiedlich behandelten) Unterproben aus wenigen Replikaten.
Ich möchte jetzt gern wissen, ob es zwischen den Unterproben eines Replikates Unterschiede gibt (d.h., ob sich in einer Unterprobe - oder einer Gruppe von Unterproben - zB mehr kleine Elemente finden als in einer anderen) und ob/ inwiefern sich dies für alle Replikate verallgemeinern lässt; außerdem, ob es Unterschiede zwischen den zwei Gruppen, aus denen die Replikate stammen, gibt.

Viele Grüße!