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Alexander Knoll ist Biologe. Für seine Promotion am Karlsruher Institut für Technologie versucht er, die DNA-Reparatur und -Rekombination in Pflanzen besser zu verstehen.
Emanuel Heitlinger promoviert an den Universitäten Karlsruhe und Edinburgh. Er untersucht mit Hilfe von Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierung die Evolution eines Wirt-Parasit-Systems.
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23.02.10 · 20:19 Uhr
Gefahr im URlaub: verschachtelte Statistik (Nested Designs)
Kategorie: Naturwissenschaften · Kommentare: 3
Hier der nächste Teil meines Mitschriebs in Mick Crawleys R-Kurs als pdf und Quelltext.
Als Erklärung zum reißerischen Titel:
Es geht um "Verschachtelte"(Nested) Analysedesigns, die für schlecht in Statistik ausgebildete Wissenschaftler eine große Gefahr darstellen. In den Datensätzen ist Pseudoreplikation enthalten, Abhängigkeit der Errors vermeidlicher Wiederholungen. Da kann man sich vor Reviewern, Konferrenz-Publikum und Studenten schnell lächerlich machen...
Noch schlimmer: Bei schlechten experimentellen Design ist sehr leicht Zeit und Geld zu verschwenden.
Autor: Emanuel Heitlinger· 3 Kommentare· Permalink· Trackback-URL
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Kommentare (3)
Ein wirklich sehr gutes Buch über nested design weil verständlich geschrieben ist das Buch von Andrew Gelman: Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
http://www.amazon.com/Analysis-Regression-Multilevel-Hierarchical-Models/dp/052168689X/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=books&qid=1267276152&sr=8-1
Das Buch ist sozialwissenschaftlich ausgerichtet, was die Themenauswahl dafür spannender macht und es enthält R-Code (leider nicht vollständig ausgeführt). Besonders interessant sind die Kommentare zu den zufälligen und festen Effekten. Gelman ist sehr grosszügig bei anwenden von Prädikatoren als zufällige Effekte (wenn andere es als feste Effekte betrachten würden).
Noch ein anderes, ökologisch ausgerichtetes Buch, das auch sehr gut ist und R-Code enthält ist von Zuur et al: Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
http://www.amazon.com/Effects-Extensions-Ecology-Statistics-Biology/dp/0387874577/ref=sr_1_3?ie=UTF8&s=books&qid=1267276605&sr=1-3
Das mit den zufälligen Effekten ist ein interessanter Punkt: Wir haben auch gelernt, dass es oft ganz pragmatische Gründe sind, die darüber entscheiden ob etwas eher als zufälliger Effekt modelliert wird:
Zu viele factor-levels... modellier es als Zufallseffekt, sonst bekommst du zu viele Interaktions-terme.
Danke Fabio! Habe mir das Buch bestellt und auch schon angefangen. Es ist wirklich sehr interessant und empfehlenswert.