Hallo!
Mit liegt eine neunjährige Erhebung über die Brutbestände verschiedener Vogelarten vor. Ich würde gerne testen, ob klimatische Ereignisse im Winter vor einer Brutsaison Einfluss auf die Revierbesetzungen bzw. Brutbestände nehmen.
Ich habe z. B. die Zahl der erhobenen Brutpaare einer Vogelart mit der Anzahl der Tage mit einer mittleren Temperatur <= 0°C korreliert.
Die Spearman-Rang-Korrelation nPaare mit nFrosttage ergab einen Koeffizienten von rho = -0.375531. Der zweiseitig Test ergab p = 0.312764.
Sollte meine Schlussfolgerung lauten, dass zwar ein negativer Zusammenhang zwischen nPaare und nFrosttage besteht, dieser aber mangels Signifikanz nicht bedeutsam ist und andere Faktoren die Abnahme der Brutbestände (mit-)bestimmen?
Oder ist schlicht und ergreifend, der Erhebungszeitraum noch zu kurz, um überhaupt eine Aussage treffen zu können. Wie groß sollte n sein?
Kann ich methodisch ebenso die Zahl Brutpaare mit der durchschnittlichen Niederschlagssumme bzw. Temperatur korrelieren oder empfiehlt Ihr mir einen anderen Test?
Vielen Dank
Feldhase
Bewertung/Durchführung einer Korrelation bei n=9
-
Feldhase
- Beiträge: 2
- Registriert: 02.10.2010, 10:04
-
Thomas79
- Beiträge: 23
- Registriert: 11.02.2008, 17:07
Ich kenne mich in dieser Thematik natürlich nicht aus, würde aber nach Beschreibung der vorliegenden Daten eine zeitdiskrete Ereignisanalyse empfehlen.
Diese könnte man als Logit-Funktion modellieren, die im Prinzip einer klassischen logistischen Regression entspricht.
In Deinem Falle würden die (unterschiedlichen?) "klimatischen Ereignisse im Winter" dann als unabhängige Variablen / Prädiktoren konstruiert. Die abhängige Variable wäre dann in binärer Form das eigentliche Ereignis "Einfluss auf Revierbesetzungen / Brutbestände vorhanden / nicht vorhanden".
Wenn ich das Konzept der Untersuchung richtig verstanden habe, müsste es eigentlich so umzusetzen sein.
Von diesen ganzen Kreuztabellierungen und deren Zusammenhangsmaße halte ich ehrlich gesagt nicht so viel.
Wie viele Fälle hast Du denn insgesamt?
Diese könnte man als Logit-Funktion modellieren, die im Prinzip einer klassischen logistischen Regression entspricht.
In Deinem Falle würden die (unterschiedlichen?) "klimatischen Ereignisse im Winter" dann als unabhängige Variablen / Prädiktoren konstruiert. Die abhängige Variable wäre dann in binärer Form das eigentliche Ereignis "Einfluss auf Revierbesetzungen / Brutbestände vorhanden / nicht vorhanden".
Wenn ich das Konzept der Untersuchung richtig verstanden habe, müsste es eigentlich so umzusetzen sein.
Von diesen ganzen Kreuztabellierungen und deren Zusammenhangsmaße halte ich ehrlich gesagt nicht so viel.
Wie viele Fälle hast Du denn insgesamt?
-
Feldhase
- Beiträge: 2
- Registriert: 02.10.2010, 10:04
Hallo Thomas79,
danke für Deine Antwort.
Zur Methode:
Für verschiedene Vogelarten wurden über einen Zeitraum von neun Jahren regional die Zahl der jährlich aufgefundenen Brutpaare und die Zahl der insgesamt getätigten Bruten erfasst (n =9!).
Diese Ergebnisse sollen nun mit Wetterdaten (hier: Winter) korreliert werden. Hierzu wurden die regionalen Tagesdaten des Deutschen Wetterdienstes abgerufen (z. B. Mittlere Tagestemperatur, Niederschlagssumme).
Wir haben z. B. für die in der Eingangsfrage dargestellten Spearman-Rang-Korrelation die Anzahl der Frosttage (mittlere Tagestemperatur <= 0° C) eines jeden Winters vor Brutsaison ermittelt und mit der Anzahl der aufgefundenen Brutpaare einer Vogelart korreliert.
Meine Frage geht dahin, ob es methodisch statthaft ist, wie beschrieben zu verfahren. Neun Jahr sind subjektiv betrachtet ein langer Zeitraum, die Datenbasis (n=9) dürfte für eine Aussage (zumindes bei dieser Korrelation) dennoch zu klein sein, um ein gerechtfertigtes Ergebnis (in welcher Richtung auch immer) zu erzielen.
Viele Grüße
Feldhase
danke für Deine Antwort.
Zur Methode:
Für verschiedene Vogelarten wurden über einen Zeitraum von neun Jahren regional die Zahl der jährlich aufgefundenen Brutpaare und die Zahl der insgesamt getätigten Bruten erfasst (n =9!).
Diese Ergebnisse sollen nun mit Wetterdaten (hier: Winter) korreliert werden. Hierzu wurden die regionalen Tagesdaten des Deutschen Wetterdienstes abgerufen (z. B. Mittlere Tagestemperatur, Niederschlagssumme).
Wir haben z. B. für die in der Eingangsfrage dargestellten Spearman-Rang-Korrelation die Anzahl der Frosttage (mittlere Tagestemperatur <= 0° C) eines jeden Winters vor Brutsaison ermittelt und mit der Anzahl der aufgefundenen Brutpaare einer Vogelart korreliert.
Meine Frage geht dahin, ob es methodisch statthaft ist, wie beschrieben zu verfahren. Neun Jahr sind subjektiv betrachtet ein langer Zeitraum, die Datenbasis (n=9) dürfte für eine Aussage (zumindes bei dieser Korrelation) dennoch zu klein sein, um ein gerechtfertigtes Ergebnis (in welcher Richtung auch immer) zu erzielen.
Viele Grüße
Feldhase
-
Thomas79
- Beiträge: 23
- Registriert: 11.02.2008, 17:07
Hallo Feldhase,
Dich interessieren also weniger die Ergebnisausprägungen der unterschiedlichen Vogelarten, als die unabhängigen Faktoren der vorliegenden natürlichen Prozesse. Im Prinzip kann man unter diesen Bedingungen den Rangkorrelationskoeffizienten verwenden, wobei ich eingestehen muss, dass ich mir nicht sicher bin, ob es hier nicht vorteilhafter wäre, ganz einfach die Häufigkeiten zu korrelieren.
Wenn Du hier im Forum die Häufigkeiten der Frosttage und Brutpaare für jede der 9 Erhebungen nennen würdest, wäre das für eine Beurteilung wirklich hilfreich.
Diese n=9 beziehen sich ja eigentlich nicht auf die Häufigkeiten der Brutpaare, sondern auf die Anzahl der Erhebungen. Du kannst natürlich 9 Korrelationen, also für jedes Jahr eine berechnen; aber die Addition aller Fälle aus den 9 Erhebungen bringt wahrscheinlich bessere Ergebnisse.
Das Ergebnis der Signifikanz hängt übrigens auch von der Anzahl der Beobachtungen ab und wird bei einer zu geringen Fallzahl verzerrt. Vielleicht kommt das schlechte Signifikanzniveau ja zustande, weil Du nicht ausreichend Daten hast, um einen Zusammenhang der untersuchten Größen belegen zu können.
Ich hoffe, ich konnte Dir weiterhelfen.
Gruß,
Thomas
Dich interessieren also weniger die Ergebnisausprägungen der unterschiedlichen Vogelarten, als die unabhängigen Faktoren der vorliegenden natürlichen Prozesse. Im Prinzip kann man unter diesen Bedingungen den Rangkorrelationskoeffizienten verwenden, wobei ich eingestehen muss, dass ich mir nicht sicher bin, ob es hier nicht vorteilhafter wäre, ganz einfach die Häufigkeiten zu korrelieren.
Wenn Du hier im Forum die Häufigkeiten der Frosttage und Brutpaare für jede der 9 Erhebungen nennen würdest, wäre das für eine Beurteilung wirklich hilfreich.
Diese n=9 beziehen sich ja eigentlich nicht auf die Häufigkeiten der Brutpaare, sondern auf die Anzahl der Erhebungen. Du kannst natürlich 9 Korrelationen, also für jedes Jahr eine berechnen; aber die Addition aller Fälle aus den 9 Erhebungen bringt wahrscheinlich bessere Ergebnisse.
Das Ergebnis der Signifikanz hängt übrigens auch von der Anzahl der Beobachtungen ab und wird bei einer zu geringen Fallzahl verzerrt. Vielleicht kommt das schlechte Signifikanzniveau ja zustande, weil Du nicht ausreichend Daten hast, um einen Zusammenhang der untersuchten Größen belegen zu können.
Ich hoffe, ich konnte Dir weiterhelfen.
Gruß,
Thomas
