Vergleich verschiedener statistischer Analysen zur Ausschaltung von Bodeneinfluessen in Feldversuchen

Dipl.-Ing Dr. Karl Moder

Institut für Mathematik und Angewandte Statistik

Bereich für Angewandte Statistik und EDV, Universität für Bodenkultur

Max-Emanuelstraße 17, 1180 Wien

Aus biometrischer Sicht ist deren Anwendung zum Teil wegen Schwierigkeiten bei der Modellbildung, des Fehlens einer geeigneten Randomisationstheorie, Komplikationen mit fehlenden Parzellenwerten sowie mit Ausreißern problematisch.

Alternativ dazu kann ein Bodentrend auch mit Hilfe der klassischen Kovarianzanalyse berücksichtigt werden.

In dieser Arbeit werden der üblichen Blockanalyse zwei Arten von Nearest-Neighbour-Analysen (Papadakis-, First Difference-Methode von Besag & Kempton [2]) sowie die Kovarianzanalyse gegenübergestellt. Anhand von Simulationen werden die Auswertungsmethoden hinsichtlich der Genauigkeit der Parameterschätzung und der relativen Effizienz des Hypothesentests verglichen.

Einige wichtige Ergebnisse dieser Studie sind:

Bei großen Unterschieden zwischen den Bodeneffekten zeigen alternative Methoden bessere Ergebnisse als die Blockanalyse.
Nearest Neighbour Analysen sind für den Parametertest wenig geeignet.
Die Parameterschätzung aus dem Kovarianzmodell übertrifft bezüglich der Genauigkeit die Schätzung aus der NNA.
Kovarianzmodelle übertreffen die Blockanalyse bezüglich der Effizienz des Hypothesentests.

Literatur:

[1] Besag,J.E. and Kempton,R.A.(1986). Statistical analysis of field experiments using neighbouring plots.Biometrics 42,231-251
[2] Papadakis,J.S. (1937). Méthode statistique pour des expériences sur champ. Bulletin de l' Institut d' Amélioration des Plantes á Salonique No. 23

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