Deutsches R-Forum

Hallo Leute,

kurze Frage ich möchte wissen ob es einen signifikanten Unterschied von Pilzfruchtkörpervorkommen an Ober- und Unterseite von liegenden Stämmen gibt.
Wenn oben Fruchtkörper vorkamen konnte es sein, dass unten keine vorkamen. (Dies zeigt sich durch die Na)
Die Daten sind nicht normalverteilt, durch den 10er logarithmus sieht es zwar besser aus aber immer noch nicht optimal)

Die Tabelle (lässt sich hier schwer darstellen) :
Objekt - Oben - unten
100. --- NA - 1
101. --- 2. - NA
102. ---- 3. - NA

Hat jemand eine Ahnung? Wenn ja welche Voraussetzungen muss ich noch antesten?

Hallo,

Ich verstehe noch nicht, warum eine Baumseite ohne Pilz NA und nicht 0 ist?
Der beste Weg, Datentabellen darzustellen ist übrigens immer gültiger R Code. Ansonsten helfen code Tags auch, Tabellen besser darzustellen.

LG,
Bernhard

PS Vor dem Testen würde ich immer Plotten.

Ach stimmt ich hatte gestern schon einen Denkfehler, wenn keine Pilze auftraten ist das dann auf dem selben Objekt natürlich null.
Ich hatte die NA schon mal durch die Nuller ersetzt. Mein Problem ist, dass durch die vielen Nuller auch beim 10er Logarithmus die Daten noch nicht normal verteilt sind.. Hier mal ein Histogram der Logarithmieren unteren Seite, sieht bei oben genauso aus :/
Einen gepaarten t.test kann ich auch nicht machen, da Ausreißer drin sind ..

Hallo Samsusi,

da gibt es nicht eine richtige, sondern mehrere mögliche Antworten. Beispielsweise:

1) Rechne einen t-Test für verbundene Stichproben und beruf dich darauf, dass auch bei nicht-normalverteilten Daten der Mittelwert nahezu t-verteilt ist, wenn die Zahl der beobachteten Einheiten groß ist (Suchbegriffe: "Zentraler Grenzwertsatz" und "KISS-Prinzip (keep it stupid simple").

2) Rechne einen verteilungsfreien Test. Ein Wilcoxon-Vorzeichenrangtest böte sich hier an. Beispielsweise die Funktion "wilcox.exact" aus dem Paket "exactRankTests".

3) Schon mal was von zero-inflated models gehört? Das wäre wohl die eleganteste Variante sowas anzugehen. Ist kein Hexenwerk in R, erfordert aber ein bisschen Einarbeitung und das Lesen englischer Texte. Wenn Du dazu bereit bist, wäre das das informativste.

Kannst Du zu dem Thema Ausreißer noch etwas mehr schreiben bzw. ein paar Grafiken mehr posten? Sind das falsch gezählte Pilze oder Bäume, auf denen wirklich sehr viele Pilze wachsen?

LG,
Bernhard

Vielen Dank lieber Bernhard,

zero-inflated Model sagt mir leider nichts. Ich habe auch leider nicht die Zeit mich nochmal groß einzuarbeiten, da ich in einer Woche zu Arbeiten beginne und meine Masterarbeit nebenher fertig stellen muss. Bei mir "brennt" sozusagen alles.

Den gepaarten t.test hatte ich schon probiert, wenn der Stimmt wäre das gut. Sollte ich den dann mit den logarithmierten Daten machen oder ohne?
Die Außreißer sind echt, das sind Bäume auf denen Wahnsinnig viel Fruchtkörper vorkamen.

Anbei mal die Histogramme von oben und unten, jeweils mit und ohne 10er Log. (ich mache mehr Beiträge, weil leider nur 2 Bilder funktionieren)

Hier die anderen

Hallo Samsusi,

ich empfehle den Wilcoxon-Test den auch schon bigben erwähnt hat. Siehe hier und, wenn Du etwas visuelles bevorzugst, hier.

Okay ich habe jetzt mal den gepaarte T. Test bei den logarithmierten Daten ausprobiert und den Wilcox test bei den Daten ohne transformation.

Beide Tests werden werden Signifikant. Also es gibt einen Unterschied zu unten und oben. Oben kommen mehr Fruchtkörper als auf der Unterseite vor

Samsusi hat geschrieben: Do Okt 22, 2020 10:30 amOben kommen mehr Fruchtkörper als auf der Unterseite vor

Wenn Fruchtkörper dazu da sind, Sporen im Wind zu verbreiten, dann ist das doch plausibel. Dein Smiley wirkt aber nicht besonders glücklich.

Ich würde den Vorzeichenrangtest nehmen - mit Verweis auf Ausreißer und verteilungsfreies Testen ist der schneller begründet als der t-test, für den Du den Umweg über den Zentralen Grenzwertsatz brauchst und der empfindlicher auf Ausreißer reagiert und bei dem Du vor der Logarithmierfrage stehst.

Wie gesagt: KISS

LG,
Bernhard