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Moin

im Rahmen einer Studie im Labor möchte ich den Konzentrationsabfall einer Substanz X über die Zeit in einer Lösung messen. Hierzu werden zu 10 Zeitpunkten bei verschiedenen Lösungen Proben zur Konzentrationsbestimmung entnommen. Der Konzentrationsabfall (X) ist nicht linear. Die repeated measures würde ich gerne in ein linear mixed effect model integrieren, indem die Konzentration (X) die depended variable ist, Zeit die undependend variable und die untersuchte Lösung ein random factor ist. Macht das auf den ersten Blick Sinn?

Viele Grüße

Hi!

Wenn der Konzentrationsabfall nicht-linear ist, wäre es nicht vielleicht geschickter, das irgendwie zu modellieren? Ich sach mal: Würde vielleicht ein GLM mit einem exponentiellen Zerfall das Problem besser beschreiben?

Macht das auf den ersten Blick Sinn?

Sinn macht eine Regression immer erst mit Blick darauf, was Du mit ihr machen willst. Willst Du eine ZErfallskonstante bestimmen, willst Du Vorhersagen treffen, geht es nur um die Signifikanznachweis für die Abnahme, geht es darum, die Variabiliät der verschiedenen Lösungen zu quantifizieren?
Bei dem angedachten streng linearen Modell gibt es beispielsweise irgendwann den Zeitpunkt, wo die Konzentration als negativ vorhergesagt wird. Ob das ein Sinnhaftigkeitsproblem ist hängt davon ab, wie weit dieser Punkt in der Zukunft ist und ob jemand bis zu diesem Zeitpunkt mit dem Modell prognostizieren will, oder nicht.

LG,
Bernhard