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Hallo,
ich bin gerade dabei models für meine Masterarbeit zu erstellen. Dafür habe ich unter anderem Temperaturdaten von Fledermäusen genommen. Ich habe die Fledermäuse am Anfang Temp_A und am Ende Temp_B meiner Quartierkontrolle gemessen. (ob diese bei TempB wärmer sind als bei TempA habe ich mit einem einfachen Wilcox test geprüft).
Nun bin ich dabei zu testen ob noch andere Umweltparameter wie Temperatur oder Jahreszeit eine Auswirkung darauf hat, ob die Fledermäuse z.B. bei warmen Außentemperaturen eher dazu neigen wärmer zu werden als bei kalten. Dafür habe ich die Temperaturdifferenz zwischen TempA und TempB berechnet und habe diese nun als abhängige variable. Leider waren manche Fledermäuse bei der zweiten Messung aufgrund von messungenauigkeiten kühler als bei der ersten Messung, deshalb habe ich negativ Werte in meiner abhängigen Variable und ich kann sie nicht mit einer Poissonverteilung prüfen. Darf ich meine anhängige Variable (also die Differenz) ins positive rücken indem ich zu allen Werten den gleichen Betrag hinzu addiere (z.B. überall +1)? Die relation bleibt ja gleich.
Oder gibt es einen anderen Modeltyp den ich bei diesem Fall verwenden kann?

Vielen Dank
Bianca

Warum glaubst Du, dass Temperaturdifferenzen poissonverteilt sein sollten? Bei den Zählungen von Flugereignissen und Zählungen von wachen Tieren etc leuchtet das ein. Warum nicht ein einfaches lineares Modell anstelle eines generalisierten?

LG,
Bernhard

Leider waren manche Fledermäuse bei der zweiten Messung aufgrund von messungenauigkeiten kühler als bei der ersten Messung,

Das kann allein auf Messungenauigkeit zurückzuführen sein?
Dass die tatsächliche Temperatur zu t2 höher lag als zu t1 ist
keinesfalls möglich?

deshalb habe ich negativ Werte in meiner abhängigen Variable und ich kann sie nicht mit einer Poissonverteilung prüfen.

Wie kommt die Poissonverteilung hier rein?

Das Design sieht nach einer Messwiederholungs-Varianzanalyse mit zusätzlichen
Zwischensubjekt-Prdiktoren aus.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons