bin nach längerer Recherche in den Foren zu der Erkenntnis gekommen, dass meine Frage in dieser Art hier wohl noch niemand gestellt hat (oder ich schaff den Transfer nicht). Wie dem auch sei: Ich hoffe, dass ihr mir helfen könnt.
Ausgangssituation:
Vorhanden ist ein Datensatz, der in einer Studie zu den Stickoxidwerten bei Dieselfahrzeugen erhoben wurde. Verbaut wurde ein neuer Filter in der einen Gruppe (Filter = 1) und es gibt eine Kontrollgruppe von Fahrzeugen, in der keine Filter verbaut wurden (Filter = 2).
Gemessen wurde zu drei verschiedenen Zeitpunkten in beiden Gruppen. In t=1 ist in beiden Gruppen kein Filter vorhanden. Bei t=2 sind in Gruppe F=1 die Filter verbaut und aktiv, in t=3 wird der Ausstoß nach einem Jahr nochmals gemessen.
Das Ganze ist bei 12 verschiedenen Dieselmotor-Modellen gemessen worden (1,4l VW, 2,0l VW, 1,6l BMW...). Hier wird jeweils ein Wert zur Vergleichbarkeit bzgl. der Wirksamkeit des verbauten Filters in den jeweiligen Modellen vergeben.
Der letzte Wert ist die abhängige Variable, der NOx-Wert angegeben in mg/km.
Es bildet sich also ein Datensatz mit den folgenden exemplarischen Dimensionen:
- Filter
- Zeitpunkt
- Modell
- NOX
Nun die spannende Frage, bei deren Beantwortung ich für jede Hilfe dankbar bin:
Ich suche ein statistisches Testverfahren, dass den Zusammenhang zwischen NOx-Werten und Messzeitpunkt für alle Modelle untersuchen kann. Eliminieren müsste ich die Haupteffekte und die kombinierten Effekte von Filter und Modell, um beurteilen zu können, ob der Messzeitpunkt einen signifikanten Effekt hat.
Gibt es dazu Ideen/ Anregungen o.ä. welche Tests ich hier anwenden sollte? Varianzanalyse, lineare Regression?
Vielen Dank im Voraus und liebe Grüße,
Jay