STATISTIK-FORUM.de

[Ancaladon]

Hallo Leute,
ich hoffe das ist richtig, das ich hierfür einen eigenen Thread eröffne und mich nicht an einen der schon bestehenden dranhänge. Falls das nicht der Fall ist, entschuldige ich mich schon mal.
Ich bin momentan dabei, die Daten für meine Masterarbeit auszuwerten. Hierfür versuche ich herauszufinden, welche Faktoren in der Haltung eine Auswirkungen auf den Zuchterfolg bei Staren haben. Der Zuchterfolg ist somit immer eine der zwei Variablen,die auf Zusammenhang getestet werden sollen. Der Zuchterfolg kann drei Werte annehmen : Kein Erfolg, Brutversuch und Bruterfolg. Ich habe hierbei den Zuchterfolg als ordinale Variable eingeteilt, da die Werte eine Reihenfolge im Hinblick auf den Erfolg einnehmen. Beim Vergleich mit anderen ordinalen Variablen gab es auch keine Probleme, hier habe ich Kendalls tau angewendet. Beim Vergleich mit nominalen Parametern bin ich mir jedoch unsicher. Beispielsweise möchte ich testen, ob es einen Zusammenhang zwischen den gehaltenen Arten und dem Zuchterfolg gibt. Nach langer Recherche habe ich mich dafür entschieden, in solchen Fällen einen Zusammenhang mittels Cramer V zu berechnen. Nun lese ich aber auch ständig vom U-test bei solchen Vergleichen und bin mir immmer noch unsicher, ob ich die richtige Wahl getroffen habe mit dem Test. Deshalb frage ich hier einfach mal nach: Welcher Test ist hier anzuwenden? Oder gehen beide??
Ich hoffe ihr könnt mir helfen,
Grüße
Tobias

[PonderStibbons]

Cramers V ist für den Zusammenhang zwischen 2 kategorialen Variablen.
Wenn eine Deiner beiden Variable ordinal ist, so verschenkt Cramers V
Informationen. Beim Vergleich zweier Arten hinsichtlich Erfolgs wäre der
U-Test demnach eine Option.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Ancaladon]

*seufz* genau sowas hatte ich befürchtet. Gut das ich nochmal nachgefragt habe^^ Danke für die Hilfe!

[Ancaladon]

Sorry für den Doppelpost. Aber ich hab noch eine ergänzende Frage: Funktioniert der U-Test nur bei Vergleich von zwei Gruppen, in dem Beispiel zwei Arten? ODer kann ich damit auch mehrere Arten gleichzeitig auf Zusammenhänge untersuchen? Wenn es nicht geht, müsste ich auf den Kruskal-Wallis-Test ausweichen, richtig?