Hallo Leute,
ich schreibe gerade an einer Semesterarbeit und ich möchte statistisch nachweisen, dass Co2 einen Einfluss auf die Erderwärmung hat. Dafür habe ich mit den Klimadaten bis 1950 (vergleichsweise nur linearer Anstieg des Co2 Ausstoßes) einen Forecast benutzt der mir die erwartete Temperaturanomalie berechnet. Diese möchte ich nun mit den tatsächlich beobachteten Werten testen, also schauen ob die tatsächlich beobachteten Werte mit den von der Simulation errechneten und damit erwarteten Zahlen übereinstimmen. Die Datenpunkte habe ich alle 5 Jahre gesetzt, woraus folgende Tabelle entsteht:
Jahr beobachtet errechnet
1955 -0,04 0,07
1960 -0,10 0,02
1965 -0,14 0,29
1970 0,05 0,15
1975 0,12 0,28
1980 0,37 0,27
1985 0,06 0,22
1990 0,64 0,49
1995 0,76 0,35
2000 0,60 0,48
2005 1,11 0,47
2010 1,10 0,42
2015 1,24 0,69
2020 1,53 0,55
Nun zur Frage: Ich wollte darauf einen Chi Quadrat Test durchführen, das Ergebnis davon war 6,555. Der P Wert beträgt jedoch bei einem Signifikanzniveau von 0,95 und dem Freiheitsgrad 13 (da ja (2-1)*(14-1)=13) allerdings 22,36 das heißt ich kann hier einen Zusammenhang nicht ausschließen. Ist der Chi Quadrat Test hier überhaupt geeignet und warum kann ich hier den Zusammenhang nicht ausschließen, obwohl am Ende Abweichungen von +100% bis 200% auftreten? Fallen euch andere Statistische Methoden ein mit denen ich hier tatsächlich die Abweichungen bewerten kann?
Vielen Dank für eure Hilfe