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Liebes Forum,

ich habe einen Datensatz mit Häufigkeiten vorliegen, wobei diese von mehreren kategorischen bzw. unabhängigen Variablen (Spielstand, Spielperiode) abhängen. Da leider der Dateiupload nicht funktioniert (ich hätte angeblich schon die maximale Anzahl an Dateien hochgeladen, dabei habe ich noch gar keine hochgeladen), habe ich die Tabelle versucht hier folglich nachzubilden (Zahlen sind fiktiv, aber das Beispiel sollte klar werden).
Saison
14/15 15/16
Spielstand am Spielende Spielstand am Spielende
eng weit eng weit
Spielperiode Anzahl Tore Anzahl Tore Anzahl Tore Anzahl Tore
1 6546 1231 1232 1231
2 3455 1241 1232 1231
3 3453 1251 1232 1231
4 6326 1631 1232 1231
5 2343 1231 1232 1231
6 2343 1231 1232 1231


Ich möchte nun folgende Vermutung (exploratorisch) prüfen: Mit zunehmender Spieldauer (6 Spielperioden a 10 Minuten) fallen in Abhängigkeit des Spielstandes (eng/weit) mehr (eng) bzw. gleich viele (weit) Tore.
Leider liegen keine zu erwartetenden Häufigkeiten vor, sodass alleine schon deswegen in meinem Verständnis kein Chi-Quadrat Test in Frage kommt.

Auch nach meinen Recherchen bin ich etwas ratlos, welches interferenzstatistische Verfahren ich anwenden kann und hatte daher gehofft, dass in diesem Forum vielleicht Ideen bestehen?

P.S.: Leider übernimmt das Forum die Leerzeichen nicht, sodass die Tablle schwer lesbar ist. Ich hoffe dennoch es klappt.
Besten Dank schon einmal und viele Grüße

Ich muss gestehen, ich verstehe die Daten nicht und kann tatsächlich aus der Tabelle nicht viel entnehmen.
Du könntest sie korrekt formatieren und als Bild über einen freien image hoster teilen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Der Term "free image hoster" hat geholfen, hier der Link zur Tabelle: https://ibb.co/9pYBK19

Gibt es die Daten nur aggregiert, nicht auf Ebene der einzelnen Spiele?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ja, leider gibt es die Daten nur aggreggiert.
P.S.: Ich bin bei Log-Linearen Modellen hängen geblieben..

Die Einzeltore sind nicht unabhängig voneinander (mehrere könne zum selben Spiel gehören) und die Beobachtungen
zwischen Spielperioden sind nicht unabhängig voneinander (Ereignisse in der einen Periode beeinflussen Ereignisse
in den folgenden). Wie man ein Modell mit Inferenzstatistik für aggregierte Daten hier aufgestellt bekommt, weiß
ich leider nicht. Wenn es um eine explorative Betrachtung steht, wieso unbedingt Signfikanztests? Die Datenbasis
ist je Saison (bzw. über alle Saisons) recht groß, dass der Standardfehler der Schätzung klein sein anzunehmen ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons