Eignet sich eine lineare Regression zur Analyse der Auswirkung von Kompostplatzierungsmethode und Kompostmenge auf Pflanzenhöhe?

Eine lineare Regression kann grundsätzlich verwendet werden, um die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen (wie Kompostplatzierungsmethode und Kompostmenge) und einer abhängigen Variablen (wie Pflanzenhöhe) zu untersuchen. In deinem Fall könnte eine multiple lineare Regression mit Interaktionseffekten sinnvoll sein. Du könntest ein Modell aufstellen, das die Pflanzenhöhe als abhängige Variable und die Kompostplatzierungsmethode, die Kompostmenge sowie deren Interaktion als unabhängige Variablen umfasst. Das Modell könnte wie folgt aussehen: \[ \text{Pflanzenhöhe} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{Kompostplatzierungsmethode} + \beta_2 \cdot \text{Kompostmenge} + \beta_3 \cdot (\text{Kompostplatzierungsmethode} \times \text{Kompostmenge}) + \epsilon \] Hierbei ist \(\beta_3\) der Koeffizient, der die Interaktion zwischen der Kompostplatzierungsmethode und der Kompostmenge beschreibt. Es ist wichtig, die Daten zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Annahmen der linearen Regression (wie Lineariät, Homoskedastizität, Normalverteilung der Residuen und Unabhängigkeit der Fehler) erfüllt sind. Wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind, könnten andere Modelle oder Transformationen der Daten erforderlich sein.