Hallo
Wir haben über 8 Jahre hinweg Getreideproben auf Pilze analysiert und zu jeder Probe einen Fragebogen ausfüllen lassen. Das Datenset beinhaltet bis zu 10 unabhängige Variablen A8ngaben zum Anbausystem), alle kategorial, und 4 abhängige Variablen (alle kontinuierlich: Pilzgehalt, Mykotoxine etc.). Die unabhängigen Variablen sind z.T. interkorreliert und die Anzahl Proben pro unabhängige Variable schwanken stark.
Ich gehe davon aus, dass dann eine Multiple lineare Regression (selbst mit einem anschliessenden Games-Howell-Test) nicht geeignet ist. Wäre da eher ein lineares mixed-effects model besser? Wenn ja, was wäre dann das "Subject" im ersten pop-up window in SPSS? ich kann ja schlecht alle 686 Proben als Subject eingeben.
oder wäre eher eine multiple correspondence Analyse besser mit anschliessendem hierarchical clustering?
Danke im Voraus für Eure Hilfe
Susanne