Hallo,
Zur Zeit bin ich bei der statistischen Auswertung einer Freilanderhebung die ich vor ein paar Wochen in Zuge meines Studiums durchführen musste. Ich habe mir dazu schon einige Gedanken gemacht, bin mir allerdings nicht sicher ob die gewählte Methode legitim ist und ob meine Interpretation soweit stimmt. Vielleicht kann mir einer von euch dabei helfen.
Bei der Freilandarbeit ging es darum den Einfluss von Gehölzstrukturen an Weinbergen auf verschiedene Tiergruppen zu untersuchen. Ich möchte dabei die Frage beantworten ob das Vorliegen einer Gehölzstruktur einen Einfluss auf die Häufigkeit einer Ameisen-Schildlaus-Symbiose hat. Dazu wollte ich einen Signifikanztest auf Unabhängigkeit durchführen. Meine Wahl fielauf einen Chi^2-Test oder einen exakten Test nach Fisher. Merkmal A ist dabei "Randstruktur", Merkmal B "Symbiose". Hier meine Merkmalskombinationen und deren Häufigkeit in der 2x2-Kontigenztabelle:
a (Gehölz "ja" + Symbiose "ja") = 3
b (Gehölz "nein" + Symbiose "ja")= 3
c (Gehölz "ja" + Symbiose "nein") =76
d (Gehölz "nein" + Symbiose "nein")=61
Da die Erwartungswerte von den Feldern a und b kleiner als 5 waren, wählte ich den exakten Test nach Fisher. Die Arbeitshypothese lautet: Das Merkmal "Symbiose" ist (positiv) abhängig vom Merkmal "Gehölz". Folgende p-Werte hab ich bei der Berechnung erhalten:
Left : p-value = 0.5552598428872871
Right : p-value = 0.7532643400985377
2-Tail : p-value = 1
Da ich eine positive abhängigkeit in der Arbeitshypothese angenommen hatte, vermute ich, dass ich den "right-p-value" verwenden muss. Unabhängig davon sind alle p-values größer als mein angenommenes Signifikanzniveau (= 5%) und nicht nur der "right-p-value". Also kann ich die Nullhypothese nicht verwerfen, d.h. ich muss von einer Unabhängigkeit der Merkmale ausgehen. Stimmt meine Durchführung und Interpretation soweit? Schon einmal Danke für die Antworten.
Liebe Grüße
XEZ51