Vergleichende Untersuchungen verschiedener Auswertungsmethoden für geordnete kategoriale Merkmale bei Vorliegen räumlicher Kovarianz

Abstract

Die Analyse geordneter kategorialer Merkmale hat im landwirtschaftlichen Versuchswesen eine große Bedeutung. Wie für kontinuierliche Daten besteht die Frage, ob und wie räumliche Kovarianz in der Analyse berücksichtigt werden sollte. Mittels Simulation wurden, bei gegebener Versuchsanlage, verschiedene Auswertungsmethoden für geordnete kategoriale Merkmale und ihre Möglichkeiten zur Berücksichtigung räumlicher Kovarianz in der Modellstruktur verglichen. Die untersuchten Methoden waren: das Schwellenwertmodell, die Anwendung von Rangverfahren, die Anwendung von Permutationsverfahren, das lineare gemischte Modell. Diese Auswertungsmethoden wurden anhand des Konvergenzverhaltens, des Bias der Parameterschätzungen und der Realisierung des statistischen Fehlers 1. Art untersucht. Die Ergebnisse waren stark abhängig vom Konvergenzverhalten und der simulierten Datenstruktur, insbesondere der Anzahl der Beobachtungen je Parzelle. Die Arbeit endet mit Empfehlungen für die Auswertungspraxis.