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[Kandalf]

Hallo zusammen

Ich fürchte, ich konnte meine Fragestellung mit dem Titel nicht so gut beschreiben wie ich gehofft hatte. Daher beginne ich doch gleich mit der Beschreibung meiner Ausgangssituation.

Ich habe von mehreren Individuen jeweils mehrere Werte berechnet, die durch verschiedene Methoden und Parameter-Werte zustande kamen. Beispielsweise habe ich für ein Individum X 10mal eine Fläche und ein Indexwert erhalten, die durch 2 verschiedene Methoden mit jeweils 5 verschiedenen Parameterwerten berechnet wurden. Total habe ich 12 Individuen, 4 Methoden und je nach Methode und Individuum 1 bis 16 Parameterwerte.

Ich würde nun gern untersuchen, ob die Wahl des Parameterwertes innerhalb einer Methode zu signifikanten Unterschieden bezüglich der Fläche und des Indexwertes führt. Da ich dafür jede Methode einzeln betrachten muss, hätte ich pro Individuum nur eine Datenmenge von 4 bis 16 Flächen und Indexwerten (die Methode mit nur einem Parameterwert wird nicht untersucht). Da dies kaum genügend viele Daten sein dürften, möchte ich Daten pro Methode über alle 12 Individuen betrachten.

Der statistische Test sollte also, wenn die auf Basis der verschiedenen Parameter berechneten Flächen-Werte innerhalb eines Individuums sehr ähnlich sind aber zwischen den Individuuen stark variieren, zum Schluss kommen, dass keine signifikanten Unterschiede bestehen und somit die Wahl des Parameters nicht relevant ist. Anschliessend soll die gleiche Analyse nach der Fläche separat für den Indexwert durchgeführt werden.

Da die Datenbasis sehr klein ist, dürfte ein Test auf Normalverteilung der Variablen negativ ausfallen. Die Flächen sowie Indexwerte folgen einer Ratioskala.

Könnt ihr mir sagen, welcher Test für so etwas in Frage kommt?

Liebe Grüsse
Kandalf

[Kandalf]

Kann es sein, dass man dafür den Kruskal-Wallis Test verwendet?

Dann könnte dort für jede Parameter-Version einer bestimmten Methode eine Variable gebildet werden, deren Werte z.B. der Fläche der Individuen entsprechen (bei jede Variable die gleiche Reihenfolge der Individuen einhalten).

Würde dieses Vorgehen dem Ziel, mögliche Unterschiede zwischen den durch verschiedene Parameter erhaltenen Resultate (über alle Individuen gesehen) zu entdecken, entsprechen?

PS: Zwar ist weder die Vorstellung völlig abhängiger noch diejenige völlig unabhängiger Stichproben in meinem Fall korrekt, aber es geht doch eher in Richtung unabhängiger Stichproben. Ansonsten wäre dann der Friedman-Test der zu verwendende Test, oder?