3  Material und Methoden

3.1 Datensatz

Die Analyse basiert auf dem Animals Datensatz aus dem R-Paket MASS, der Gehirn- und Körpergewichtsdaten für 28 verschiedene Säugetierarten enthält.

3.1.1 Datenquelle und Charakteristika

Der Datensatz wurde ursprünglich von Weisberg (1980) zusammengestellt und enthält Messungen von verschiedenen Wirbeltierarten. Die Daten umfassen sowohl terrestrische als auch aquatische Säugetiere mit einem breiten Spektrum von Körpergewichten.

3.1.2 Datenqualität und Limitationen

Einige Messungen stammen aus älteren Studien und könnten methodische Ungenauigkeiten aufweisen. Besonders bei sehr grossen Tieren wie Elefanten können die Gehirngewichte schwer präzise zu bestimmen sein.

3.2 Statistische Analyse

Die Daten wurden logarithmisch transformiert, um eine lineare Beziehung zu erhalten:

log(Gehirngewicht) = log(a) + b * log(Körpergewicht)

3.2.1 Transformationsverfahren

Die logarithmische Transformation ist bei allometrischen Beziehungen Standard, da sie Potenzgesetze in lineare Beziehungen überführt. Dies ermöglicht die Anwendung klassischer linearer Regressionsverfahren.

3.2.2 Modellvalidierung

Die Residuen wurden auf Normalität und Homoskedastizität überprüft. Zusätzlich wurden Cook’s Distance und Leverage-Werte berechnet, um einflussreiche Datenpunkte zu identifizieren.

3.3 Visualisierung

Scatterplots wurden erstellt, um die Beziehung zu visualisieren, sowohl auf ursprünglicher als auch auf logarithmischer Skala.

3.3.1 Graphische Darstellung

Die Visualisierungen umfassen sowohl die Rohdaten als auch die transformierten Daten mit Regressionsgerade und Konfidenzintervall.

3.3.2 Software und Pakete

Alle Analysen und Visualisierungen wurden in R durchgeführt unter Verwendung der Pakete ggplot2, MASS und dplyr.

Weisberg, Sanford. 1980. „Some large-sample tests for nonnormality in the linear regression model: Comment“. Journal of the American Statistical Association 75 (369): 28–31.