STATISTIK-FORUM.de

[PeterHu]

Hallo,

leider komme ich alleine nicht weiter und würde mich über Rat freuen.

Ich möchte mehrere Messreihen aus unterschiedlichen Messungen zur gleichen Grundgesamtheit vergleichen.

Die Daten sind nicht normalverteilt, Stichprobe ist klein (<15), Vergleich von mehr als 2 abhängigen Stichproben und die Messungen stehen Nominal zueinander - was mein Problem ist. Wären sie Ordinal, dann hätte ich den Friedman-Test durchgeführt.

Welche Methode kann ich nun stattdessen verwenden? Hoffentlich habe ich mich klar ausgedrückt, ansonsten gerne genauer Nachfragen und bereits Danke für die genommene Zeit.

[bele]

Hi!
Also ich verstehe es nicht. Was heißt es, dass Messreihen zueinander nominal stehen? Und welche These willst Du überhaupt testen? Erzähl doch mal, was Du "eigentlich" machst.
nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html

LG,
Bernhard

[PeterHu]

Schönen Abend und danke für die Antwort.

Aus drei verschiedenen Quellen wird jährlich der Baumbestand auf einer gleich bestimmten Fläche gezählt. Also sagt etwa Quelle A "Auf diesen 100 m² stehen im Jahr 2000 127 Bäume", B sagt 130 und C 140. Dies geschieht jetzt etwa über zehn Jahre mit immer neuen Werten. Ich wollte jetzt gucken, wie deckungsgleich diese Angaben sind und ob die Unterschiede signifikant sind.
Da keine diese Quellen in einer richten Ordnung stehen, sind sie nominal.

[bele]

Du hast also drei Messverfahren mit denen Du metrische Messwerte erhebst. Wenn das jedes Jahr ein anderes Stück Wald wäre, dann könntest Du einen Friedmann- oder eknen Quade-Test rechnen. Das Skalenniveau ist überhaupt nicht das Problem. Wenn es immer dasselbe Waldstück ist, braucht man wohl ein Verfahren, das mit Zeitreihen umgehen kann. Mal sehen, was noch vorgeschlagen wird.

LG,
Bernhard

[PeterHu]

Hallo und danke für die Hinweise. Ich dachte, den Friedman-Test kann man nur verwenden, wenn es immer das gleiche Stück Wald wäre (verbundene Stichprobe). Und die Universität Zürich gibt bei der Voraussetzung an, dass die abhängige Variabel mindestens ordinal skaliert sein muss. Schließt das "mindestens" dann nominal mit ein? Oder was bedeutet das mindestens? (http://www.methodenberatung.uzh.ch/datenanalyse/unterschiede/zentral/friedman.html)

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Die abhängige Variable ist intervallskaliert (Anzahl der Bäume).

Ob es immer dieselben < 15 Areale sind oder in jedem Jahr andere, ist leider nicht beantwortet.

Die Fragestellung

Ich möchte mehrere Messreihen aus unterschiedlichen Messungen zur gleichen Grundgesamtheit vergleichen.

ist leider nicht nachvollziehbar. Vielleicht beschreibst Du mit einfachen Worten, worin der Zweck der Übung besteht. Vielleicht sogar im Kontext - was für eine Studie das ist, für wen, was mit den Ergebnissen geschieht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[PeterHu]

Tut mir leid, dass ich den Sachverhalt bisher nicht deutlich darlegen konnte.

Jedes Jahr zählen drei verschiedene Ämter den Baumbestand eines Waldes, etwa der Lüneburger Heide. Dabei wird deutlich, dass sich die absoluten Zahlen und Raten voneinander unterscheiden. Manchmal deckungsgleich, manchmal ist die Kurve proportional nach oben oder unten verschoben. Alle zählen dasselbe und eigentlich sollte daher alles übereinstimmen. Die Frage dabei ist, sind die Unterschiede signifikant und dann weitergehend: Was sind mögliche Ursachen für die Abweichungen.

Sieht etwa so aus
Jahr A B C
2000,00 833,00 829,00 828,00
2001,00 697,00 697,00 695,00
2002,00 764,00 763,00 760,00
2003,00 769,00 766,00 761,00
2004,00 814,00 809,00 803,00
2005,00 881,00 876,00 869,00
2006,00 843,00 846,00 837,00
2007,00 789,00 791,00 775,00
2008,00 819,00 814,00 785,00
2009,00 788,00 774,00 705,00

Viele Grüße

[PonderStibbons]

Jedes Jahr zählen drei verschiedene Ämter den Baumbestand eines Waldes, etwa der Lüneburger Heide.

Es handelt sich demnach in jedem Jahr um exakt dasselbe Areal?

Dabei wird deutlich, dass sich die absoluten Zahlen und Raten voneinander unterscheiden.

Was für Raten?

Die Frage dabei ist, sind die Unterschiede signifikant

Falls Du damit meinst: groß, bedeutend, relevant, dann wird das durch den
inferenzstatistischen Test nicht beantwortet. Der widmet sich lediglich der
Frage, ob man die Annahme verwerfen kann, dass in der Grundgesamtheit,
aus der all diese Daten stammen, im Schnitt die Einschätzungen exakt um
0,000000.... voneinander abweichen.

Sieht etwa so aus

Das ist also 1 Areal. Sollten es tatsächlich ca. n=13 sein, dann könnte man
eventuell eine Varianzanalyse mit Messwiederholung rechnen (n=13, pro
Areal 10*3 Messungen, ein dreistufiger Messwiederholungsfaktor "Messverfahren",
ein 10stufiger Faktor "Jahr").

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Ich dachte, den Friedman-Test kann man nur verwenden, wenn es immer das gleiche Stück Wald wäre (verbundene Stichprobe).

Hallo Peter,

PonderStibbons hat ja bereits geklärt, dass die Zahl der Bäume mindestens ordinal skaliert ist.
Verbundene Stichproben können durch vielerlei Einflüsse verbunden sein, es muss nicht Identität sein, die sie verbindet.
Da Du nun "immer das gleiche Stück Wald wäre" in den Konjunktiv setzt, ist es wahrscheinlich nicht immer das gleiche Stück. Das musst Du unbedingt genauer erklären. Ich habe das so verstanden, dass Du je Jahr nur 1 Areal aber <15 Jahre Beobachtungszeitraum hast. Oder sind es <15 Areale jedes Jahr (so scheint PonderStibbons das verstanden zu haben)?
Zuletzt noch: Hat es einen tieferen Sinn, dass die Jahreszahlen und die Baumzahlen von Dir mit je zwei Nachkommastellen angegeben werden? Das finde ich verwirrend. Wenn es einen Grund hat wird es höchste Zeit, den zu beschreiben.

LG,
Bernhard

[PeterHu]

Schönen Abend und vielen Dank für die genommene Zeit und die Antworten.

Es ist jedes Jahr das exakte Areal, der Konjunktiv war überflüssig und nur hypothetisch. Ein gleiches Areal und ein Beobachtungstszeitraum von 10-13 Jahren.
Die zwei Dezimalstellen haben keinen Grund. Habe die Zahlen nur schnell bei SPSS reingeschmissen und mich hat es beim Rumprobieren nicht gestört.

Die Varianzanalyse mit Messwiederholung habe ich ausprobiert, sah auch ganz gut aus. Jedoch habe ich nur den drei Messungen einen Faktor gegeben (3x für A, B und C). Den Faktor 10 für die entsprechenden Jahreszahlen habe ich nicht sinnvoll auswählen können. Müsste ich vorher die Variabel "Jahr" transformieren oder ist das gar nicht nötig?

Die Tabelle noch mal etwas übersichtlicher

Jahr A B C
2000 833 829 828
2001 697 697 695
2002 764 763 760
2003 769 766 761
2004 814 809 803
2005 881 876 869
2006 843 846 837
2007 789 791 775
2008 819 814 785
2009 788 774 705