DIPLOMARBEIT - Universität Oldenburg

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5 Ergebnisse
5.1 Atlasmodell
5.1.1 Univariate Modelle
Die univariate Analyse der Daten ergab in den meisten Fällen signifikante Unterschiede
bezüglich der Ausprägung der Habitatparameter zwischen den vom Steinhuhn genutzten
Kilometerquadraten (n = 122) und denjenigen ohne Vorkommen (n = 1365).
Aufgrund der Vielzahl der untersuchten Parameter (n = 32) wählte ich zwei Kriterien, die
zum Ausschluss von Variablen bei der weiteren Modellierung führten. Variablen mit
Signifikanzen von p > 0,05 (jeweils sigmoid und unimodal getestet) oder mit
AUC-Werten < 0,6 wurden bei der multiplen Analyse nicht weiter berücksichtigt. HOSMER
& LEMESHOW (2000) sprechen erst bei AUC-Werten ab 0,7 von Modellen mit ausreichend
guter Diskriminierung. Bis auf die Variable Neigung weisen aber alle Parameter mit Werten
> 0,7 starke Korrelationen auf. Für ein Modell mit maximalem Informationsgewinn wird
daher ein Modellblock unter Berücksichtigung der Variablen mit AUC-Werten zwischen
0,6 und 0,7 erstellt. Ein weiteres Ausschlusskriterium war die starke Korrelation (r s > 0,5)
zwischen zahlreichen Habitatparametern. Die Entscheidung für eine der korrelierten
Variablen fiel aufgrund ökologischer Überlegungen und/oder dem Gütemaß R 2 N. Die auf
diese Weise ausgeschlossenen Variablen sind in Tabelle 6 dargestellt, die Modelle und
Rangkorrelationskoeffizienten sind Anhang 2.1 zu entnehmen.
Tab. 6: Aus weiterem Modellierungsprozess ausgeschlossene Habitatparameter.
Variable
Grund des Ausschlusses
Klima
Bewölkungsgrad im Juli
korreliert
Niederschlagssumme im Juli
korreliert
Geostatistik
Mittlere Höhe
korreliert
Höhendifferenz
korreliert
Sinusfunktion der Exposition AUC-Wert