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[Step]

Hallo miteinander,

folgendes Problem:

ich erforsche zur Zeit alternative Materialien für den Waldschutz, insbesondere um die Vermeidung von Einbohrversuchen von Borkenkäfern.

Die Versuchsanlage stellt sich wie folgt dar: Es wurde Käfige für die Lagerung von Holz und die Zugabe der Käfer gebaut. Jeder Käfig ist baugleich und den gleichen Witterungsbedingungen ausgesetzt.
In einem Käfig lagert unbehandeltes Holz - in einem zweiten mit dem ersten MAterial behandeltes Holz und im dritten wiederum ein anderes Material. Da nur 3 Hölzer pro Käfig lagern ist die Datenlage gering.

Beispiel des 0-Versuchs: 3 Hölzer 1. 35 Einborhungen 2. 21 Einbohrungen 3. 27 Einbohrungen
Beispiel 1. Material: 3 Hölzer 1. 14 Einbohrungen 2. 20 Eibohrungen 3. 11 Einbohrungen
Beispiel 2. Material: 3 Hölzer 1. 0 Einbohrungen 2. 1 Einbohrung 3. 0 Einbohrungen


Die Voraussetzung für den t-Test liegen m.E. nicht vor, da keine normalverteilte Grundgesamtheit vorliegt (Es können keine negativen Werte auftreten). x muss größer oder gleich 0 sein, da sich die Käfer entweder einbohren oder nicht.

Der x²- Anpassungstest kommt m.E. auch nicht in Frage, da dieser einen Stichprobenumfang von größer/gleich 30 benötigt.

Dann stellt sich mir noch die Frage welche Versuchsanlage vorliegt. Könnte man es als vollständig randomisierte Anlage bezeichnen? Oder handelt es sich um eine Blockanlage?

Ziel des Versuchs ist herauszufinden ob die Materialien die Käfer vom Einbohren abhalten oder nicht. Bzw. im Vergleich zum 0-Versuch eine Reduktion der Einbohrungen aufweisen.

Vielen Dank im Voraus.

LG

Stephan

[PonderStibbons]

Die Voraussetzung für den t-Test liegen m.E. nicht vor, da keine normalverteilte Grundgesamtheit vorliegt (Es können keine negativen Werte auftreten). x muss größer oder gleich 0 sein, da sich die Käfer entweder einbohren oder nicht.

Das mit den negativen Werten hat nichts mit Normalverteilung zu tun.
Der Knackpunkt ist hier die winzige Stichprobe zusammen mit der
Unüberprüfbarkeit der Normalverteilungsannahme.

Bei paarweisen Vergleichen und kleinen Stichproben kann man den
Mann-Whitney U-Test rechnen, aber ob der bei 3 versus 3
überhaupt die Chance hat, p < 0.05 zu erreichen, weiß ich nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Was hat es denn mit diesen drei Hölzern auf sich? Sind das drei verschiedene Baumarten oder drei verschiedene Trocknungszustände oder sind das drei verschieden sonnige Stellen in den Kisten oder war ein Stück Holz einfach zuwenig und man hat halt die Holzmenge erhöht, indem man drei gleichartige, nicht unterscheidbare Hölzer genommen hat?

Ich hätte jetzt gedacht, dass bei gleichen Wetterbedingungen gleich viele Käfer je nach Käfig eine unterschiedliche Neigung zum Einbohren haben (nennen wir diese Neigung wie das `l` in `lecker`), und dass es letztlich eine von der Leckerheit des Holzes abhängigen Zahl Einbohrungen kam, wobei zu jedem Zeitpunkt die Wahrscheinlichkeit einer Einbohrung innerhalb jeder Kiste gleich groß, zwischen den Kisten aber vielleicht unterschiedlich groß war (). Konfidenzintervalle für könnten da hilfreich sein, bzw. die Hauptfrage beantworten.

Ganz ernsthaft, ich finde es naheliegend, diese Einbohrungen als annähernd Poisson-verteilt zu betrachten und jetzt käme es darauf an, ob angesichts der erzielten Einbohrungszahlen gleiche hinreichend erklärbar sind oder ob die verschiedenen verschieden gewesen sein müssen.

Mache ich einen Denkfehler, mit dem Poisson-Modell?

LG,
Bernhard