generalized linear model

[Kata]

Ich habe einen Datensatz aus gesunden und toten Fruchtblasen (FBs) bei Hasen (das sind ungeborene Früchte). Ich habe pro Schwangerschaftstag die Größen der gesunden und toten FBs gemessen. Jede tote Fruchtblase wurde nur einmal zum Zeitpunkt ihres Todes gemessen.
Ich möchte nachweisen, daß die Toten bereits zum Todeszeitpunkt kleiner waren als die gesunden. (Dahinter verbirgt sich, daß sie von Anfang an kleiner waren und schlechtere Überlebenswahrscheinlichkeiten hatten.)
0-Hypothese: Die toten FBs sind nicht kleiner als die lebenden.
Für beide Merkmale (tot und lebend) ergeben sich lineare Regressionsgeraden.
Kann ich mit einem generalized linear model nachweisen, daß die toten FBs signifikant kleiner sind als die lebenden?
Gruß
Katha

[drfg2008]

warum nicht einfach einen t-Test oder U-Test über einen gut definierten S-Tag?

Ansonsten könnte ich mir auch vorstellen, die Koeffizienten der Regressionsgeraden zu vergleichen. Das läuft auf das Fisher-Z-Werte Verfahren beim Vergleich von Korrelationskoeffizienten (Spearman) hinaus.

Gruß