STATISTIK-FORUM.de

[Lukki]

Hallo,

ich bin neu hier, bin eher Anfänger in Sachen ökologischer Statistik, hab aber die Suche schon benutzt und leider nichts dazu gefunden- vermutlich weil mir dazu die richtigen Suchbefehle einfach fehlen. Deshalb -und weil ich nicht weiß, wo ich das sonst posten sollte- hier meine Frage:

Ich habe Pflanzendaten mit einem Rasterfrequenzrahmen aufgenommen, d.h. ich habe für jede Pflanzenart, die vorkam, pro Aufnahmeplot einen Prozent Wert.
Nun würde ich gerne schauen, ob die Deckung bestimmter Arten von der Deckung einer anderen Art abhängt (bestimmte Art: dependend (y), andere Art: independend (x)).

Jetzt habe ich in beiden Fällen aber eine Prozentangabe (%) und mir ist nicht klar, welches Modell ich dafür verwenden sollte.

Vielleicht kann mir hier jemand weiterhelfen. Ich hoffe die Beschreibung und Frage ist klar, ansonsten einfach nochmal nachfragen! ich versuche so schnell wie möglich zu antworten!

beste Grüße,
Lukki

[PonderStibbons]

Ich habe Pflanzendaten mit einem Rasterfrequenzrahmen aufgenommen, d.h. ich habe für jede Pflanzenart, die vorkam, pro Aufnahmeplot einen Prozent Wert.

Das ist für den Nichtökologen noch etwas schwer zu verstehen.
Sind es N voneinander unabhängige Areale? Um eine monotone
Beziehung zwischen den Anteilswerten zu analysieren, käme in
dem Fall Spearmans Rangkorrelationskoeffizient rho in Betracht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Lukki]

Vielen Dank für deine Antwort!

Ok Sorry, ich erkläre es kurz:

Rasterfrequenzrahmen ist ein Rahmen (in meinem Fall 50cm x 50cm), der in verschiedene Kästchen unterteilt ist, bei mir in 100. 1 Kästchen stellt also 1 Prozent der gesamten Fläche des Rasterfrequenzrahmen dar. Bildlich(!) kann man sich das vielleicht mit einer Tabelle mit 100 Kästchen vorstellen. Pro Aufnahmeplot lege ich meinen Rahmen auf und kann dadurch die Deckung einzelner Pflanzenarten abschätzen (ist der Ganze Rahmen voll: 100%, ist garnichts vorhanden: 0%, sind z.B. 4 Kästchen komplett voll: 4%), ich zähl also die Werte der einzelnen Kästchen ( ein Kästchen ist maximal 1%) zusammen und erhalte die jeweilige Deckung.

Dadurch bekomme ich für meine Aufnahmeplots pro Art einen Prozentwert. Ich möchte jetzt untersuchen, ob sich die Deckung einer Art (1) auf die Deckung einer anderen Art (2) auswirkt. Konkret: Habe ich mehr Deckung Art (1) verringert sich dann die Deckung von Art (2)?

Das ist insofern für mich interessant, weil Unterschiede in dem Verhalten verschiedener Arten auf die Deckung von Art(1) möglich sind und ich diese gerne herausfinden würde. Sprich: Profitieren manche Arten dadurch sogar? Welche können sich besser behaupten? usw.

Ich hoffe es ist ein wenig klarer und ich werde mich bemühen möglischt schnell wieder zu antworten, wenn Fragen auftauchen!

P.S.: Fast vergessen: unabhängige Stichproben mit Stichprobengröße n=15 (ich weiß, für entprechende Power viel zu wenig)

lg Lukki

[Lukki]

Ohne jetzt mich in den Vordergrund drängen zu wollen fände ich es sehr hilfreich, wenn ihr mir weiterhelfen könntet. Wenn die Frage immer noch unklar ist teilt mir die Unklarheiten mit und ich werde schauen, dass ich sie so gut wie möglich erläutern werde.

besten Dank und schönen Samstag noch,
Lukki

[bele]

Hi Lukki,

die Fragestellung klingt so, als bräuchtest Du nur eine Korrelationsrechnung. Z. B. nach Spearmann - dann bist Du alle Verteilungsannahmen los.

LG,
Bernhard

[Loba06]

Ich stelle mir noch folgende Fragen:
Wie bist du genau vorgegangen (z.B. zu Zeitpunkt A Deckung der Pflanze A und B erhoben usw..)?
Hast du die Deckung einer Pflanze manipuliert?
Kann nur die Deckung der Pflanze A die Deckung der Pflanze B beeinflussen oder auch umgekehrt
N=15 sind je Pflanzenart 15 Deckungen, nicht 15 Pflanzen?

Wie ich glaube, dass du es meinst: Du hast 2 Pflanzenarten. N=15 sind 15 Deckungen, Prozentsatz pro Deckung (Intervallskala). Du untersuchst sie in ihrer natürlichen Umgebung.
Dann wäre die Pearson Korrelation mMn. die Methode deiner Wahl.

Pearson und nicht Spearman, weil ich denke, das Lukki je Pflanzenart einen Prozentsatz erhoben hat, der objektiv Verhältnisse abbilden kann. Der Prozentsatz entspricht meinem Verständnis des Postings nach einer recht objektiven Flächenmessung?

[Lukki]

Hi,

ja ich habe auch schon an Korrelationsrechnung gedacht, allerdings wollte ich liebe keinen parameterfreien Test benutzen.

zur anderen Frage:

Inwiefern manipuliert? Es wurden absichtlich Flächen unterschiedlicher Deckung von Pflanze A aufgenommen, um den Einfluss auf andere Pflanzenarten zu zeigen. Die einzelnen Flächen wurden innerhalb der Kategorien (Art A -20%, 20%-40%,40%-60%, 60%-80%, 80%-) randomisiert.

die Ergebnisse zeigen mir einen linearen Zusammenhang zwischen Deckung Art A und der Artenzahl gesamt. Ich habe also ein Modell der Artenzahl (count) zu Deckung (binomial) gerechnet.

Jetzt möchte ich gerne einfach noch wissen, wie sich die Deckung von Art A (binomial) auf eine andere x-beliebige Art auswirkt, und zwar auf die Deckung (binomial).

N=15 bedeutet 15 verschiedene Aufnahmeflächen, auf denen die Deckung aller vorkommenden Arten geschätzt wurde. Insofern ja, je Pflanzenart 15 Deckungen, von denen aber auch welche 0% sein können.

[PonderStibbons]

ja ich habe auch schon an Korrelationsrechnung gedacht, allerdings wollte ich liebe keinen parameterfreien Test benutzen.

Warum nicht?

N=15 bedeutet 15 verschiedene Aufnahmeflächen

Woher stammen die 15 Flächen, ist das eine Zufallsauswahl,
oder sind die benachbart, also nicht zufällig ausgewählt?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Lukki]

Danke für die Antworten

Uns wurde beigebracht, dass parameterfreie Tests weniger aussagekräftig sind als nicht parameterfreie. Stimmt das so nicht?

Zu den Flächen:

Ich erklär am Besten wie die ausgesucht wurden. Ich hab ein begrenztes Gebiet (natürlich! nicht angelegt!), das mit unterschiedlicher Deckung der Pflanze A versehen ist. Ich ermittle die potenziellen Flächen der verschiedenen Deckungskategorien (Art A -20%, 20%-40%,40%-60%, 60%-80%, 80%-). Da ich 15 Flächen testen möchte habe ich somit je 3 Flächen pro Kategorie. Ich hab also z.B. 6 mögliche Flächen für die Kategorie 20% - 40%, auf denen ich die 3 Flächen, die ich beproben will zufällig verteile. Blocking ist in dem Fall nicht notwendig, da andere Parameter auf der Fläche gleich sind. So besetze ich also je 3 Flächen pro Kategorie zufällig nach einer Vorauswahl der passenden Bereiche.

[PonderStibbons]

Uns wurde beigebracht, dass parameterfreie Tests weniger aussagekräftig sind als nicht parameterfreie. Stimmt das so nicht?

Das hängt davon ab, was mit aussagekräftig gemeint sein soll. Mir sagt das nichts.
Wenn die Voraussetzungen für ein parametrisches Verfahren nicht gegeben oder
nicht überprüfbar sind, liefert das nonparametrische Verfahren zuverlässigere
Ergebnisse. Nebenbei ist die Pearson-Korrelation nicht nonparametrisch.

Was Dein Problem angeht, Spearman ist da wohl Methode der Wahl (wegen kleiner
Stichprobe, und weil Prozentsätze in aller Regel Verteilungseigenschaften aufweisen,
welche die Signifikanzrechnung für einen Pearson-Koeffizienten verzerren)
Nur ob der Signifikanztest zuverlässig ist, weiss ich nicht, weil ich nicht beurteilen
kann, ob die Fälle voneinander unabhängig sind. Aber das Problem stellt
sich hier bei jedem denkbaren Verfahren, ob parametrisch oder nonparametrisch.

Mit freundlichen Grüßen

P.