Skalenniveau

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Skalenniveau

Beitragvon ilgnado » So 1. Sep 2013, 22:27

Hallo liebe Bewohner dieses Forums,

folgende Frage zum Skalenniveau.

Ich habe Parzellen mit jeweils 5 Pflanzen, von denen getestet werden soll, wie viele über den Winter abgestorben sind. D.h. mein Messwert kann 0,1,2,3,4,5 (tote Pflanzen pro Parzelle) sein. Um was für ein Skalenniveau handelt es sich hierbei? Ordinalskala weil ich nur 6 Kategorien habe oder doch eine metrische Skala?

Außerdem ist es nun so, dass meisten der Wert 0 auftritt d.h. ich habe keine Normalverteilung vorliegen sondern nur eine halbe Normalverteilung, da ja nicht weniger als 0 Pflanzen gestorben sein können. Möchte ich unter diesen Umständen Mittelwerte zweier Gruppen vergleichen, welchen Test wende ich da an?

Vielen Dank schon einmal und liebe Grüße,
ilgnado
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Re: Skalenniveau

Beitragvon strukturmarionette » Mo 2. Sep 2013, 07:23

Hi,

welche Gruppen willst du vergleichen?
Deinen Ausführungen nach liegt nur eine Messwertreihe, eine Variable -ohne Gruppeneinteilung- vor.
Wie groß ist diese Stichprobe?

Gruß
S.
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Re: Skalenniveau

Beitragvon ilgnado » Mo 2. Sep 2013, 10:27

Hey,
den Aufbau des Versuchs habe ich einmal in den Anhang gepackt. Es handelt sich um ein Split-Plot Design mit den Faktoren A und B. Faktor liegt in 4 Blöcken vor und ist innerhalb eines Blockes randomisiert. Faktor B ist innerhalb von Faktor A randomisiert. Eigentlich habe ich pro Faktorstufe A nicht nur 1 Parzelle je Faktor B, die Darstellung hier ist nur symbolisch.

In die Parzellen mit Faktor B sind die Pflanzen ausgebracht worden. Ich möchte feststellen, ob ein signifikanter Unterschied besteht in der Anzahl der abgestorbenen Pflanzen zwischen Faktorstufe A1 und A2 außerdem B1,B2,B3,B4.

Für A1 bzw. A2 ist n=72 und für jede Stufe von B ist n=48

Liebe Grüße,
ilgnado
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Re: Skalenniveau

Beitragvon ilgnado » Mo 2. Sep 2013, 10:35

Sorry habe 3 stufen bei Faktor B. Sonst würde es ja nicht aufgehen -> 3*48=144=2*72.
Sollte aber ja keinen Unterschied machen bei der Auswahl des Tests.
ilgnado
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