Hallo!
Also ich habe eine Tabelle, die so aussieht
Klima bodentyp Collembolen Acari …
c t 15 17
d f 17 0
c s 0 7
d t 8 10
c f 0 40
d s 1 0
… … … …
und am Anfang hätte ich vorgehabt, dass ich mit einem Kolmogorov-Test die Normalverteilung teste, dann mit einem Levenge-Test die Varianz und dann mit einer zweifaktoriellen Varianzanalyse die Zusammenhänge zw Klima, Bodentyp und Anzahl der Insekten teste. Aja und alles mit dem Statistikprogramm r.
So, bei der Normalverteilung waren dann natürlich einige Daten nicht normalverteilt, meistens die Insektenordnungen in denen viele 0 enthalten sind. Mit einer Boxcox Transformation kann ich nicht arbeiten, da hier die Daten größer wie 0 sein müssen. Und jetzt weiß ich nicht mehr weiter.
Irgendwo habe ich gelesen, dass keine Normalverteilung notwendig ist, weil es sich um einen Zählprozess handelt, aber um eine zweifaktorielle Varianzanalyse zu machen ist ja die Normalverteilung Vorraussetzung.
Dann habe ich noch erfahren, dass es für R ein eigenes Paket für zero inflated data gibt. Hier weiß ich aber nicht, ob das jetzt für die Normalverteilung oder für die Transformation oder so ist?
Von einem anderen habe ich wieder gehört, dass transformieren gar nicht so wichtig ist?
Jetzt weiß ich nicht was ich machen soll. Also meine frage wie kann ich am einfachsten in r mit meinen Daten einen Zusammenhang/oder keinen Zusammenhang zw. Klima, Bodentyp und meinen einzelnen Insektenordnungen testen?
Also ich habe 2 verschiedene Klima, 3 verschiedenen Bodentypen, dabei jeweils 3 Wiederholungen, also insgesamt 18 Felder. diese 18 Felder habe ich an 3 verschiedenen Terminen auf die Insektenordnungen untersucht.
ich hoffe ihr könnt mir helfen.
lg
