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[Ansgar]

Guten Tag liebe Forum-Mitglieder,

ich habe ein Problem mit der Auswertung meiner Daten.

Ich habe eine Versuchsgruppe, es sind 10 Ferkel. Diese wurden zu drei Zeitpunkten auf insgesamt 4 Merkmale (Beschäftigung Spielzeug/ Beschäftigung Pellets/ Bauchmassage und Schwanzbeißen beobachtet/ geprüft. Diese habe ich 12 Stunden in jedem Zeitabschnitt beobachtet und die absolute Häufigkeit der jeweiligen Merkmale nun als Tabelle dargestellt.


[b]Beschäftigung 2 Wochen 4 Wochen 6 Wochen[/b]
Kunststoffspielzeug 393 264 484
Pellets 301 311 263
Bauchmassage 313 87 61
Schnwanzbeißen 2 30 25




Nun meine Frage, ich soll (laut meiner Betreuerin) einen t-Test/ Mittelwertvergleich ausführen! Nun bin ich nicht so tief im Thema drin, aber das Buch "SPSS für Dummies" und diverse andere Foren im Internet und YouTube Tutorials sagen, es ist evtl. gar nicht so sinnvoll/ zielführend!

Ich möchte halt die Hypothese "Das Alter hat keine Auswirkung auf die Benutzungshäufigkeit der Spielzeuge etc..." beweisen.

Soweit ich mich nun eingelesen habe, ist eine ANOVA besser geeignet. Bleibt immer noch das Problem, dass ich ja eigentlich zu wenig Mittelwerte habe, oder?

Ich glaube ich sehe den Wald vor lauter Bäumen nicht...

Wäre super wenn ich Denkanstöße/ Hilfe bekäme.

Vielen lieben Dank schon einmal im voraus.

Euer Ansgar

[PonderStibbons]

Bei n=10 ist ein t-Test nicht günstig, weil eventuelle Verstöße gegen dessen Anwendungsvoraussetzungen schlecht überprüfbar und von verzerrender Wirkung wären.

Besser wären meines Erachtens "nonparametrische" Verfahren. Du könntest Friedman Tests rechnen (für jede Verhaltensweise eine, wenn ich die Studienbeschreibung richtig verstehe). Diese überprüfen global, ob es zwischen den 3 Messzeitpunkten inferenzstatistisch signifikante Unterschiede gibt.

Dazu brauchst Du für jedes einzelne Tier dessen individuell ausgezählte Verhaltensweisen. Ich hoffe, Du hast nicht die Messungen aller Tiere in einen Topf geworfen?

Nebenbei, n=10 bedeutet geringe statististische Power. D.h., falls Alter einen Effekt haben sollte, wäre der aufgrund der Fallzahl schwer nachzuweisen. Ein statistisch nicht-signifikantes Ergebnis könnte dann entweder bedeuten, es gab tatsächlich keinen Alterseffekt. Oder es könnte bedeuten, dass es zwar einen Effekt gibt, aber dass die Studie zu schwach ausgestattet war, um dies nachzuweisen. "Beweisen" kannst Du die Hypothese "Alter hat keinen Zusammenhang mit Verhalten" in dem Sinne nicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ansgar]

Individuell ausgezählt ist es nicht, da die Tieren nicht individuell gekennzeichnet waren. Es waren Videoaufnahmen die ausgewertet werden sollten. Also sind die Werte das abs. aufgetretene Verhalten aller 10 Tiere innerhalb von 12 Stunden.

Ich meine, anhand der Zahlen welche mir vorliegen kann man ja sagen, dass das Verhalten weniger/mehr oder gleichbleibend ist/auftritt.
Nur die Betreuerin hätte gerne eine quantitative Analyse der Daten. Sie konnte selber mehr dazu nicht sagen, leider.

Sonst bleibt mir nicht anderes über als es einfach zu beschreiben.

[PonderStibbons]

Individuell ausgezählt ist es nicht, da die Tieren nicht individuell gekennzeichnet waren. Es waren Videoaufnahmen die ausgewertet werden sollten. Also sind die Werte das abs. aufgetretene Verhalten aller 10 Tiere innerhalb von 12 Stunden.

Wie kommt die Betreuung auf t-Test? Es sind hier Häufigkeiten zu vergleichen, keine Mittelwerte.

Das ist eigentlich teststatistisch nicht auswertbar, da es sich um abhängige Beobachtungen handelt
(verschiedenen Daten aus den Perioden gehören zu ein- und demselben Tier), dies aber nicht abbildbar
ist.

Aber gut, wenn Du das mit einem sogenannten Chi²-Anpassungstest rechnen würdest (gibt es vermutlich
in Excel oder auch als online calculator im Netz), dann wäre das ein Test der Frage, ob die Zahl der
Verhaltensweisen zu allen 3 Zeitpunkten in der Grundgesamtheit im Prinzip die gleiche ist und sich in der
vorliegenden Stichprobe nur aufgrund des Stichprobenzufalls ungleich verteilt.

Für Kunststoffspielzeug, Bauchmassage und Schwanzbeißen würde man die oben genannte Nullhypothese
verwerfen, dass die Unterschiede nur dem Stichprobenzufall geschuldet sind (Testergebnis jeweils p < 0,0001,
also weichen die Stichprobendaten sehr stark von dem ab, was bei einer Gleichverteilung zu erwarten wäre).
Hinsichtlich Pellets würde man die Nullhypothese beibehalten, da die beobachtete Verteilung noch
mit dem Stichprobenzufall vereinbar wäre (p = 0,11 und damit nicht kleiner as die konventionell
angenommene "Signifikanzschwelle" von 0,05).

Falls es um den Vergleich der Summen aller Verhaltensweisen geht (1009 / 692 / 833): auch die weichen
inferenzstatistisch signifikant von einer Gleichverteilung ab (p < 0,0001). Wobei auch bei paarweisen
Vergleichen die 3 Zeitpunkte sich statistisch signifikant voneinander unterscheiden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons