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[Felis]

liebe leute,
ich schreibe gerade meine abschlussarbeit und würde mich tierisch über euer feedback freuen. ich schildere das problem lieber ausführlich und verständlich, nicht dass am schluss doch irgendwelche randbedingungen fehlen.

bei einer flächenkartierung wurde das gesamte gebiet, über das meine 93 fledermausquartiere verteilt sind, in 76 biotopcodes unterteilt (rotbuchenwald, eichen-hainbuchenwald, sandmagerrasen,...), der einfachheit halber habe ich diese codes in 8 kategorien zusammengefasst (laubwald, nadelwald, siedlung,...). ist das legitim oder geht so die streuung verloren? entsprechend der zahl der quartiere wurden als kontrolle 93 zufallspunkte generiert.

nun soll beantwortet werden ob fledermäuse für die wahl ihrer quartiere bestimmte landschaftstrukturen (zb laubwald) bevorzugen. dafür habe ich um die 93 quartiere (10 verschiedener fledermausarten) sowie die 93 zufallspunkte jeweils einen 500m-radius gelegt, innerhalb dessen der entsprechende anteil der 8 kategorien berechnet wurde. die frage ist also ob zb. der laubwaldanteil in quartierumgebung höher ist, als in den kontrollflächen.
d.h. ich kann den laubwaldanteil von 93 quartierflächen mit 93 kontrollflächen vergleichen.
in einer dr.arbeit, die sich mit dem selben thema beschäftigt, verwendete die schreiberin den einstichproben-median-
rangsummentest nach wilcoxon, der synonym für vorzeichenrangsummentest sein soll. die nomenklatur ist leider extrem unübersichtlich (rang- und rangsumme ist nicht identisch, oder?). da die daten nicht normalverteilt sind habe ich daran angelehnt für die beiden gruppen den laubwaldanteil mittels wilcoxon-signed-ranks-test untersucht, der allerdings von gepaarten stichproben ausgeht. das trifft hier aber eigentlich nicht zu, oder? und ist das überhaupt derselbe test wie der aus der dr.arbeit?

die 2. fragestellung wäre dann inwiefern sich die einzelnen fledermausarten bei der standortwahl ihrer quartiere unterscheiden. diese auswertung würde ich mit einer 2-wege-ANOVA machen, denke ich. vermutlich ungünstig ist, dass nicht für alle zehn fledermausarten gleich viele quartiere bekannt sind. (min. 3, max. 11)

ich würde mich wirklich sehr über ein paar tipps freuen.

vielen dank und liebe grüße,
Maike

[PonderStibbons]

Zwei unabhängige Stichproben (Quartiere versus Kontrolle) lassen sich durch den
Wilcoxon-Rangsummentest bzw. (was zum exakt selben Ergebnis führt) Mann-
Whitney U-Test vergleichen.

Mehrere unabhängige Stichproben (Fledermausarten) lassen sich mit dem
Kruskal-Wallis H-Test vergleichen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Felis]

Vielen lieben dank P.!
wenn jemand was zur nomenklatur weiß wäre ich extrem dankbar, denn zumindest wiki sagt wilc.rangsummentest und mann-whitney U-test sind dasselbe verfahren für unanhängie stichproben. demzufolge wäre der wilc. signed ranks test ,also vorzeichenrang (summen?)test ein anderes verfahren für gepaarte stichproben. und gepaart sind die stichproben eigentlich wirklich nicht, da hast du recht PonderStibbons.
auf jeden fall würde ich so jede flächenkategorie separat von einer gegen die andere probe testen. ein bekannter hat mal eine dikskriminanzanalyse vorgeschlagen, kann jemand dazu vielleicht was sagen?

wenn ich das richtig verstanden habe testet der h-test nur die flächenanteile (also hektar) der verschiedenen fledermausarten, aber die die variable "flächentyp" würde dann fehlen. daher 2faktorielle ANOVA. maybe. oder man müsste hier wieder alle flächenanteile von "laubwald" der veschiedenen fledremausarten gegeneinander testen, dann alle anteile für gewässer,.. etc. gibts dazu ein post-hoc verfahren um zu sehen wo die unterschiede liegen?

tausend dank für eure hilfe!

[PonderStibbons]

auf jeden fall würde ich so jede flächenkategorie separat von einer gegen die andere probe testen. ein bekannter hat mal eine dikskriminanzanalyse vorgeschlagen, kann jemand dazu vielleicht was sagen?

Acht Tests wären sicherlich nicht die günstigste Lösung.
Verfahren, die mehrere Flächenkategorien gleichzeitig
berücksichtigen könnten (z.B. Multivariate Varianzanalyse
MANOVA) sind oft anspruchsvoll hinsichtlich ihrer
Voraussetzungen und ihrer Durchführung. Da solltest Du
einen Fachmenschen hinzuziehen.

wenn ich das richtig verstanden habe testet der h-test nur die flächenanteile (also hektar) der verschiedenen fledermausarten, aber die die variable "flächentyp" würde dann fehlen.

Ich dachte, es ginge darum, für jeden Flächentyp zu vegleichen,
ob sich die 10 Arten hinsichtlich dessen Anteils unterscheiden.
Da die Stichprobe insgesamt anscheinend groß ist, kann man
auch eine einfaktorielle ANOVA überlegen, sofern die
Vorhersagefehler (Resdiuen) nicht allzu dramatisch von einer
Normalverteilung abweichen und es keine Ausreißerwerte gibt.
Wichtig wäre wegen der ungleichen Gruppengröße, dass die
Varianzen homogen sind. Alternativ zu 8 ANOVAs, analog zu
oben, wieder eine einfaktorielle MANOVA.

gibts dazu ein post-hoc verfahren um zu sehen wo die unterschiede liegen?

Füpr H-test paarweise Vergleiche mit dem U-Test, bei
korrigiertem Signifikanzniveau. Bei 45 paarweisen
Vergleichen natürlich nicht unproblematisch festzulegen.
Bei der ANOVA wären es die üblichen post-hoc Tests.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Felis]

wow, du hast da ein paar ganz wichtige dinge geschrieben, die ich leider vernachlässigt habe: keine normalverteilung und keine varianzhomogenität. da auch noch die SP ungleich groß sind ist die 2fakt. ANOVA völlig witzlos! danke für den denkanstoß!!
also fällt MANOVA (zum glück) auch raus und es bleiben nur nichtparametrische tests zur auswahl

Füpr H-test paarweise Vergleiche mit dem U-Test, bei
korrigiertem Signifikanzniveau. Bei 45 paarweisen
Vergleichen natürlich nicht unproblematisch festzulegen.

könntest du bitte erklären wie du das meinst?
mit 8 verschiedenen U-tests kann ich die 2 stichproben fledermausfläche und kontrollfläche hinsichtlich der 8 flächentypen untersuchen (das ist zwar tatsächlich nicht sonderlich elegant, zumindest aber hoffentlich zulässig)
mit 8 verschiedenen H-tests lässt sich überprüfen ob die 10 fledermausarten je flächentyp unterschiedliche flächenanteile aufweisen.

(eine allgemeinere frage, die wohl weniger wichtig, dafür aber interessant wäre: bei nicht gegebener normalverteilung sollen keine parametrischen verfahren angewendet werden, da so die testschärfe geringer ist.
a) wenn der test quasi dadurch schwächer wird, trotzdem aber signifikante ergebnisse rauskommen, kann man diese dann verwerten?
b) wie verhält es sich bei abhängigen vs. unabhängigen SP? also ein U-test statt einem Wilcoxon-Vorzeichen-Rangtest?)

[PonderStibbons]

mit 8 verschiedenen H-tests lässt sich überprüfen ob die 10 fledermausarten je flächentyp unterschiedliche flächenanteile aufweisen.

Wenn man danach testen möchte, welche Arten sich voneinander unterscheiden,
sind das jeweils 45 Paarvergleiche.

(eine allgemeinere frage, die wohl weniger wichtig, dafür aber interessant wäre: bei nicht gegebener normalverteilung sollen keine parametrischen verfahren angewendet werden, da so die testschärfe geringer ist.

Man fürchtet eher das Risiko falsch-positver Befunde. Nebenbei sollen nicht
die Rohdaten aus einer Normalverteilung stammen, sondern die Residuen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Felis]

mein retter, dankeschön!
kannst du mir auch sagen wie ich die residuen herausfinde? bei der ausgabe des H-test liegen nur die mittleren ränge vor. hieraus lässt sich zumindest der größte mit dem kleinsten vergleichen, wie viel man dabei allerdings gewonnen hat kann ich nicht beurteilen. hinsichtlich 4 der 8 flächentypen zeigten die mäuschen signifkinate unterschiede, die restlichen 4 könnte ich also schon mal außen vor lassen. wäre eine orientierung anhand der ränge möglich wie viele vergleiche tatsächlich notwendig sind? bei nur geringer abweichung sollte kein statistisch fassbarer unterschied vorliegen, der rest wäre dann ausprobieren, vermute ich.

hey du, nochmal ganz lieben dank für deine hilfe!

[PonderStibbons]

kannst du mir auch sagen wie ich die residuen herausfinde? bei der ausgabe des H-test liegen nur die mittleren ränge vor.

Beim H-Test gibt es keine Residuen. Meine Aussage bezog sich auf eine
der Voraussetzungen zur Durchführung der (parametrischen) ANOVA.

wäre eine orientierung anhand der ränge möglich wie viele vergleiche tatsächlich notwendig sind?

Implizit sind bei 10 Kategorien 45 paarweise Vergleiche erforderlich.
Ob man praktisch alle durchführen muss, sei dahingestellt.

Mit freundlichen Grüßen

P.