Hallo liebe Statistikprofis,
Ich habe Daten gesammelt und frage mich nun, ob ich diese mit dem Chi²-Homogenitätstest auswerten darf. Mir fällt partout kein anderer Weg ein, wie ich anders meine Daten mit der entsprechenden Fragestellung untersuchen könnte.
Gemacht habe ich folgendes:
Ich habe in unterschiedlichen Gewässern Sedimentproben entnommen und anschließend ermittelt, wie groß in jeder Probe der Anteil verschiedener Korngrößenfraktionen ist. Hier mal ein Beispieldatensatz:
Korngröße (Kategorie) Gewässer 1 Gewässer 2 Gewässer 3 ...
< 63 µm 12,06g 10,12g 7,01g
63-125 µm 70,39g 60,06g 70,56g
125-250 µm 14,04g 20,00g 10,10g
250-500 µm 2,42g 4,33g 5,03g
500-1000 µm 0,53g 1,11g 0,21g
>1000 µm 0,52g 0,12g 3,70g
Was ich beurteilen möchte, ist,ob sich die Korngrößenverteilungen der unterschiedlichen Standorte voneinander unterscheiden. Ich sage ganz bewusst, ob sich die Verteilungen unterscheiden, weil ich nicht die Mittelwerte vergleichen möchte. Denn wenn ich teste, ob sich der Median der Korngrößen in den Gewässern voneinander unterscheidet, dann gehen mir Informationen verlohren. Viele der Verteilungen sind nicht normalverteilt sondern haben mehrere Peaks.
Also habe ich mich gefragt, mit welchem Test kann ich prüfen, ob sich komplette Verteilungen voneinander unterscheiden, und bin auf den Chi²-Homogenitätstest gestoßen. Die Idee: Ich teste, ob die Korngrößenverteilungen alle aus der gleichen Grundgesamtheit kommen. Nur, darf ich das?
Ich habe probiert, den Test in einem Statistikprogramm Namens GraphPad zu machen und das Programm "meckert" nun, dass meine Daten keine ganzen Zahlen sind. Weil man ja eigentlich auch Häufigkeiten einträgt und logisch: die haben keine Kommas. Nun kann ich ja schlecht die Anzahl der Körner für jede KAtegorie zählen...
Deshalb nun meine Frage: bin ich total auf dem Holzweg? Muss ich auf einen anderen Test ausweichen? Wenn ja, welchen? Ich habe bereits sämtliche Statistikbücher durchgewälzt und konnte keine Lösung finden.
Über rettende Hilfe würde ich mich wahnsinnig freuen!!!!!!!!!!!
LG, Antje