Deutsches R-Forum

Hallo,

eine kurze, knackige Frage.

Ich habe an 3 Standorten Temperaturmessungen gemacht, bei denen ich einfach gern schauen würde ob sich die mittleren Werte über einen bestimmten Zeitraum unterscheiden. Beim Kruskal Wallis Test werden ja unabhängige Daten benötigt. Da ich ja Temperaturdaten habe, sind sie innerhalb der jeweiligen Gruppe natürlich abhängig. Die 3 Standorte sind aber unabhängig voneinander.

Kann ich den Kruskal-Wallis-test daher durchführen (Mit Dunn-Test?)

Liebe Grüße!

Hallo,

schau mal hier, vielleicht hilft der Hinweis Dir weiter...

Hallo LeStats,

dass die Messungen von drei verschiedenen Standorten stammen ist klar und würde durch die drei Gruppen im Kruskall-Wallis-Test berücksichtigt werden. Die Frage lautet eher, ob jeweils drei Messpunkte an den drei Stellen miteinander verbunden sind, weil sie beispielsweise zum gleichen Zeitpunkt erhoben wurden. Wenn Du einen Mittags-Zwölf-Uhr-Wert von jedem Standort und eine Mitternachts-Messung von jedem Standord hast, dann sind nicht nur die Messungen innnerhalb einer Gruppe miteinander verbunden sondern auch durch die Tageszeit. An allen drei Standorten würde man ja eine wärmere Temperatur tagsüber als nachts erwarten. Ich bin nicht sicher, ob Dein Satz "Die 3 Standorte sind aber unabhängig voneinander." das ausschließt. In dem von mir beschriebenen Fall ist der Kruskall-Wallis-Test nicht mehr angemessen und Du könntest Dir beispielsweise den Friedman-Test als Alternative anschauen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Friedman-Test_(Statistik)
https://bjoernwalther.com/friedman-test-in-r-rechnen/
https://statistikgrundlagen.de/ebook/ch ... man-mit-r/ (mit Video)

Hast Du bestimmte Gründe, warum Du einen nichtparametrischen Test herausgesucht hast, oder ist das nur allgemeine Vorsicht?

LG,
Bernhard

Hallo,

danke für die schnelle Antwort!

Bei mir handelt es sich um 3 Mikrostandorte (also bodennahe Messungen mit Dataloggern) und einer Messstation.) und um halbstundenwerte (die einen starteten um 0:01, die anderen um 00:12 und die anderen um 00:00). Aber tatsächlich ist es eine Region in der die Aufnahmen gemessen wurden.
Friedman-test hatte ich in betracht gezogen, meine Standorte weißen aber nicht die gleiche Datenmenge auf. Ich habe die Tagesmittelwerte mit Friedman berechnet aber ist nicht wirklich aussagekräftig. Der erste Standort hatte hierbei z.B. starke punktuell unterschiedliche Werte im Gegensatz zu den Stationsdaten. Beim Kruskal-Wallis test kommen auch signifikante Werte raus.

Meine Daten sind nicht Normalverteilt und haben keine Varianzhomogenität. Daher weiß ich nicht auf was ich sonst zurückgreifen könnte...

Liebe Grüße!

Hallo,

wie schon erklärt, klingt das für mich nach verbundenen Stichproben und damit nicht nach i.i.d. und dann wäre Kruskal-Wallis nicht angebracht. Wenn Du drei Messreihen etwa gleichzeitig beginnst, in gleichen Intervallen misst und gleichzeitig aufhörst, dann sollten auch gleich viele Messungen herauskommen. Wenn Du fehlende Messwerte hast, ändert das nichts daran, ob Deine Messungen verbundene Stichproben sind. Du kannst nicht einfach die Mittagswerte einer Messstelle weglassen und dann per Kruskal-Walis feststellen, dass diese Messstelle im Durchschnitt kältere Temperaturen misst.

LG,
Bernhard