7 Anhang | Wirkungskontrolle der Aufwertungsmassnahmen für Wiesel & Co am Zimmerberg

7.1 Anhang A: Nachweiserfolge anderer Studien

Tabelle 7.1: Zusammenstellung der Resultate verschiedener Spurentunnel-Untersuchungen. npos entspricht der Anzahl Spurentunnel mit Positivnachweisen, ntot der Anzahl Spurentunnel der entsprechenden Untersuchung.
Region	Jahr	npos	ntot	Quelle
Sonstige Studie
Glâne-Gruyère	2009	5	100	Capt & Marchesi, 2010
Bas-Valais	2012	4	100	Capt & Marchesi, 2012
Glâne-Gruyère	2012	25	100	Capt & Marchesi, 2012
Jura Central	2012	21	100	Capt & Marchesi, 2012
Klingnau	2012	2	100	Capt & Marchesi, 2012
Linthebene	2012	8	100	Capt & Marchesi, 2012
Rottal	2012	13	100	Capt & Marchesi, 2012
Unterengadin	2012	2	80	Capt & Marchesi, 2012
Riviera-Magadino	2012	0	100	Capt & Marchesi, 2012
Linthebene	2013	34	131	Engler, 2010
Horgen	2014 - 2019	25	32	Ratnaweera, 2020b
Wädenswil	2015	7	48	Laas, 2017
Wauwiler Moos	2018	7	32	Dürst & Vogler, 2019
Neuchâtel	2019	13	20	Blant, 2019
Jura	2019	9	20	Blant, 2019
Erfolgskontrolle
Entlebuch	2018	6	30	Steffen, 2018
Tafeljura	2018	4	20	Boschi, 2020
Irchel	2018	0	10	Ringger, 2020
Horgen	2019	18	39	Ratnaweera, 2020b
Tafeljura	2019	5	20	Boschi, 2020
Irchel	2019	0	20	Ringger, 2020
Martigny	2020	14	36	Ratnaweera, 2020
Horgen	2020	14	39	Ratnaweera, 2020b
Irchel	2020	1	6	Ringger, 2020

7.2 Anhang B: Erhebung 1 (Rohdaten)

Tabelle 7.2: Tabellarische Darstellung aller Nachweise aus Erhebung 1
Woche	Tierart	von	bis
Phase: Herbst ’19
Str23
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
1	Siebenschläfer	2019-08-26	2019-09-05
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str24
2	Frosch	2019-09-05	2019-09-17
Str54
1	Hauskatze	2019-08-26	2019-09-05
2	Hauskatze	2019-09-05	2019-09-17
Str133
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
3	Hermelin	2019-09-17	2019-09-25
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str147
1	Hauskatze	2019-08-26	2019-09-05
3	Hauskatze	2019-09-17	2019-09-25
Str168
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
4	Hauskatze	2019-09-25	2019-10-07
Str183
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
Str210
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
Str220
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
Str223
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str231
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
Str242
1	Hauskatze	2019-08-26	2019-09-05
Str265
1	Siebenschläfer	2019-08-26	2019-09-05
2	Siebenschläfer	2019-09-05	2019-09-17
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str273
1	Siebenschläfer	2019-08-26	2019-09-05
2	Siebenschläfer	2019-09-05	2019-09-17
2	Hauskatze	2019-09-05	2019-09-17
2	Eichhörnchen	2019-09-05	2019-09-17
3	Siebenschläfer	2019-09-17	2019-09-25
Str310
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
Str312
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
3	Hermelin	2019-09-17	2019-09-25
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str323
1	Iltis	2019-08-26	2019-09-05
2	Hauskatze	2019-09-05	2019-09-17
Str325
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
3	Hermelin	2019-09-17	2019-09-25
4	Iltis	2019-09-25	2019-10-07
Str329
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
3	Hermelin	2019-09-17	2019-09-25
Str12745
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str15554
1	Vogel	2019-08-26	2019-09-05
Str15564
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
3	Hermelin	2019-09-17	2019-09-25
Str15944
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
2	Hauskatze	2019-09-05	2019-09-17
4	Hermelin	2019-09-25	2019-10-07
Str17148
2	Hermelin	2019-09-05	2019-09-17
Str17544
1	Hermelin	2019-08-26	2019-09-05
Str17548
3	Vogel	2019-09-17	2019-09-25
Phase: Frühling ’20
Str24
1	Hermelin	2020-03-31	2020-04-10
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
Str126
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
Str223
3	Hermelin	2020-04-17	2020-04-24
Str231
2	Hauskatze	2020-04-10	2020-04-17
Str273
1	Eichhörnchen	2020-03-31	2020-04-10
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
Str304
1	Hermelin	2020-03-31	2020-04-10
2	Hermelin	2020-04-10	2020-04-17
Str312
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
5	unbekannt	2020-05-01	2020-05-09
6	Hermelin	2020-05-08	2020-05-20
Str320
1	Hermelin	2020-03-31	2020-04-10
Str323
6	Hauskatze	2020-05-08	2020-05-20
Str325
6	Hermelin	2020-05-08	2020-05-20
Str15546
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
6	Hermelin	2020-05-08	2020-05-20
Str15564
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
Str15944
2	Hermelin	2020-04-10	2020-04-17
3	Hermelin	2020-04-17	2020-04-24
4	Hermelin	2020-04-24	2020-05-01
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
Str17148
1	Hermelin	2020-03-31	2020-04-10
Str17546
2	Hermelin	2020-04-10	2020-04-17
Str17548
1	Hermelin	2020-03-31	2020-04-10
5	Hermelin	2020-05-01	2020-05-09
6	Hermelin	2020-05-08	2020-05-20

7.3 Anhang C: Datensatz A (Rohdaten)

Tabelle 7.3: Tabellarische Darstellung aller Nachweise aus Datensatz A
KW	Tierart
Jahr: 2014
Struktur: StB1
10	Mäuse
10	Igel
14	Mäuse
14	Hauskatze
19	Mäuse
24	Mäuse
31	Mäuse
Struktur: StB2
14	Mäuse
14	Hermelin
19	Mäuse
24	Mäuse
24	Hermelin
31	Mäuse
Struktur: StB3
10	Mäuse
14	Mäuse
14	Iltis
14	Hermelin
19	Mäuse
24	Mäuse
Jahr: 2015
Struktur: StB4
11	Mäuse
13	Mäuse
13	Iltis
16	Mäuse
16	Iltis
17	Mäuse
17	Iltis
18	Iltis
21	Mäuse
Struktur: StB5
13	Mäuse
13	Iltis
16	Mäuse
16	Hermelin
17	Mäuse
17	Iltis
18	Mäuse
18	Iltis
21	Mäuse
21	Iltis
21	Steinmarder
Struktur: StB6
11	Mäuse
11	Iltis
11	Hermelin
11	Hauskatze
13	Mäuse
13	Iltis
16	Mäuse
16	Iltis
17	Mäuse
17	Iltis
21	Mäuse
21	Iltis
23	Mäuse
23	Iltis
Jahr: 2016
Struktur: Ab1
8	Hermelin
Struktur: Dw1
25	Mäuse
25	Iltis
Struktur: Gh1
15	Mäuse
18	Mäuse
18	Hauskatze
20	Mäuse
23	Mäuse
25	Mäuse
32	Mäuse
32	Steinmarder
35	Mäuse
35	Steinmarder
39	Mäuse
41	Mäuse
41	Hermelin
Struktur: Gh2
18	Mäuse
20	Mäuse
23	Mäuse
25	Mäuse
32	Mäuse
35	Mäuse
41	Mäuse
41	Hermelin
45	Hermelin
Struktur: Gs
32	Mäuse
32	Iltis
35	Mäuse
39	Mäuse
39	Iltis
39	Hermelin
41	Mäuse
Struktur: Gw
16	Mäuse
23	Mäuse
29	Mäuse
32	Siebenschläfer
37	Mäuse
37	Siebenschläfer
Struktur: LaW1
17	Mäuse
17	Hermelin
Struktur: LaW2
15	Mäuse
15	Iltis
15	Hermelin
16	Mäuse
16	Iltis
16	Hermelin
Struktur: Lh
6	Mäuse
6	Iltis
6	Hauskatze
Struktur: Re1
14	Mäuse
15	Mäuse
Struktur: Re2
14	Mäuse
Struktur: Si
23	Mäuse
29	Mäuse
31	Mäuse
35	Mäuse
37	Siebenschläfer
Struktur: Wb1
14	Mäuse
18	Mäuse
20	Mäuse
23	Mäuse
23	Hermelin
Struktur: Wb2
14	Mäuse
18	Mäuse
20	Mäuse
23	Mäuse
23	Hermelin
Jahr: 2017
Struktur: Mo1
17	Igel
24	Mäuse
24	Igel
33	Mäuse
33	Hermelin
37	Mäuse
37	Igel
41	Mäuse
41	Hermelin
Struktur: Mo3
17	Mäuse
24	Hermelin
41	Mäuse
41	Hermelin
Struktur: Oe1
50	Mäuse
52	Mäuse
52	Vogel
Struktur: Oe2
46	Mäuse
46	Vogel
Struktur: Os1
26	Iltis
26	Steinmarder
Struktur: Uh1
26	Mäuse
26	Hermelin
Jahr: 2018
Struktur: Aa1
23	Mäuse
23	Iltis
23	Hermelin
35	Mäuse
35	Steinmarder
35	Frosch
Struktur: Aa2
8	Mäuse
18	Mäuse
18	Hermelin
23	Mäuse
23	Frosch
33	Mäuse
33	Hermelin
Struktur: Kw1
47	Mäuse
47	Vogel
49	Mäuse
49	Hermelin
49	Vogel
51	Mäuse
51	Hermelin
Struktur: Kw2
47	Mäuse
47	Vogel
49	Mäuse
49	Hermelin
49	Steinmarder
49	Vogel
51	Mäuse
Struktur: Oe1
5	Mäuse
9	Mäuse
Struktur: Oe2
5	Mäuse
5	Vogel
18	Mäuse
18	Igel
Struktur: Of1
13	Mäuse
13	Hermelin
13	Steinmarder
15	Mäuse
17	Mäuse
17	Steinmarder
21	Mäuse
23	Mäuse
23	Hermelin
23	Steinmarder
25	Mäuse
25	Hermelin
26	Mäuse
26	Hermelin
26	Hauskatze
28	Mäuse
28	Hermelin
28	Steinmarder
28	Hauskatze
29	Mäuse
33	Mäuse
36	Mäuse
36	Hermelin
38	Mäuse
42	Mäuse
45	Mäuse
Struktur: Of2
13	Mäuse
13	Hermelin
15	Mäuse
17	Mäuse
17	Hermelin
20	Mäuse
20	Hermelin
23	Mäuse
23	Hermelin
25	Hermelin
28	Hermelin
30	Hermelin
30	Hauskatze
33	Mäuse
36	Mäuse
36	Hermelin
38	Mäuse
39	Mäuse
42	Mäuse
45	Mäuse
45	Steinmarder
Jahr: 2019
Struktur: Kw1
2	Mäuse
2	Vogel
4	Mäuse
8	Mäuse
8	Steinmarder
11	Mäuse
11	Hermelin
13	Mäuse
13	Hermelin
17	Mäuse
21	Mäuse
24	Mäuse
24	Hermelin
29	Mäuse
29	Hermelin
33	Mäuse
33	Hermelin
Struktur: Kw2
2	Mäuse
2	Vogel
4	Mäuse
8	Mäuse
8	Vogel
11	Hermelin
11	Vogel
13	Mäuse
13	Hermelin
17	Mäuse
17	Hauskatze
17	Vogel
21	Mäuse
21	Hermelin
21	Igel
24	Mäuse
24	Hermelin
24	Frosch
29	Mäuse
29	Hermelin
33	Mäuse
33	Hermelin

7.4 Anhang D: Nachweise pro Struktur (Erhebung 1)

7.5 Anhang E: Geodaten für Erhebung 1 & 2

Ein Geopackage mit allen untersuchten Standorten (Erhebung 1 & 2) kann hier heruntergeladen werden: spurentunnel_fotofallen_standorte.gpkg

7.6 Anhang F: Asthaufenqualität

ort	ah_id	alter_datum_erstellung	astmaterial	volumen	storung	beute_angebot	katzen	andere_feinde	benachbarte_kleinstr	benachbarte_korridore_habitate	pflege_aufstockung	total_nach_weise_wk_2019_2020	hermelin	iltis
Böschen Sägenbach	235	2017-03-11	1	2	3	3	2	1	1	3	0	0	0	0
Bühl Wanderweg	232	2017-03-18	2	2	0	3	1	2	2	1	1	0	0	0
Grüental-Reidholz	313	2018-03-10	1	2	2	3	1	2	4	2	3	0	0	0
Hecke Rietwies	147	2016-02-05	1	1	3	3	3	1	4	4	0	0	0	0
Höhn Waggital-Widen	122	2016-04-14	4	4	3	2	3	1	2	3	3	0	0	0
Langacherbach Horgen	54	2016-03-11	1	0	1	3	0	2	3	2	0	0	0	0
Längimoos Landschaft	18346	2018-12-01	2	1	4	2	3	1	4	4	3	0	0	0
Maiacher	242	2017-05-09	2	2	2	3	0	3	2	1	3	0	0	0
Rinderweid Waldrand	17150	2018-12-01	3	3	1	2	2	1	3	3	2	0	0	0
Stockengut Hochweid	15549	2019-02-01	3	4	1	3	1	2	4	4	4	0	0	0
Stockengut Hochweid	15554	2019-02-01	3	2	1	3	2	2	4	4	4	0	0	0
Weide ob Hüttnerseeli	18	2016-03-15	2	2	4	4	2	1	3	3	4	0	0	0
Bachmann Widen	304	2018-03-17	4	4	2	2	2	1	2	1	4	2	2	0
Gwandlen DoppelAh	23	2016-04-10	3	4	2	2	2	1	3	3	4	2	2	0
Gwandlen Stein-Stamm klein	24	2016-04-10	3	1	2	4	2	1	3	3	3	2	2	0
Längimoos bei Hof	17148	2018-12-01	3	2	3	3	2	1	4	3	3	2	2	0
Sagenholz	329	2016-08-18	2	1	3	1	3	0	3	4	1	2	2	0
Stockengut Hochweid	15546	2019-02-01	3	4	1	3	2	2	4	4	4	2	2	0
Mosli Mitte	223	2017-04-06	3	1	3	3	2	1	4	2	1	3	3	0
Sihlhalden	17548	2019-01-20	4	1	3	2	1	2	2	2	1	3	3	0
Autobahn Hottinger	133	2016-11-01	3	3	1	2	3	2	1	1	3	4	4	0
Kräh oberhalb Strasse	325	2016-02-01	3	4	3	4	3	1	2	1	2	4	3	1
Stockengut Chilenmoos	15564	2019-02-01	3	2	1	2	1	2	2	3	4	4	4	0
Kräh Röhrli West	312	2018-04-14	4	0	3	2	2	1	3	1	1	6	6	0
Mosli Nordeck	15944	2018-08-20	4	3	3	3	2	1	4	2	1	7	7	0

7.7 Anhang G: Statistische Modellierung attraktivitätsfördernder Faktoren

7.7.1 Korrelationsmatrix der Faktoren

7.7.2 Logistische Regression

7.7.2.1 Poisson

Einfaches Modell, um die Korrelationen zu berücksichtigen

asthaufen_qualitaet_df3 %>% 
  glm(nachweise_int~
        astmaterial+storung+beute_angebot,data=.,
      family="poisson") %>% summary()

## 
## Call:
## glm(formula = nachweise_int ~ astmaterial + storung + beute_angebot, 
##     family = "poisson", data = .)
## 
## Deviance Residuals: 
##     Min       1Q   Median       3Q      Max  
## -2.9045  -0.7324  -0.4952   0.4167   1.9101  
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)      -0.3297     0.3670  -0.898 0.368990    
## astmaterial.L    -1.7551     0.5143  -3.413 0.000644 ***
## storung.L        -0.5535     0.2246  -2.464 0.013727 *  
## beute_angebot.L   0.1933     0.2180   0.887 0.375299    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 65.194  on 24  degrees of freedom
## Residual deviance: 33.959  on 21  degrees of freedom
## AIC: 80.887
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 5

Overdispersion (die Varianz sollte ungefähr gleich gross sein wie der Mittelwert)

asthaufen_qualitaet_df3 %>% 
  select(nachweise_int) %>% 
  summarise(
    sd = sd(nachweise_int),
    var = var(nachweise_int),
    mean = mean(nachweise_int)
    )

## # A tibble: 1 × 3
##      sd   var  mean
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1  2.05  4.21  1.72

Der Vergleich zwischen der tatsächlichen und der theoretischen Verteilung zeigt, dass die Daten tendentziell overdispersed sind:

asthaufen_qualitaet_df3 %>%
  group_by(nachweise_int) %>%
  count() %>% 
  ungroup() %>%
  complete(nachweise_int = full_seq(nachweise_int,1), fill = list(n = 0)) %>%
  mutate(poisson = dpois(nachweise_int, lambda = 1.72)) %>%
  pivot_longer(-nachweise_int) %>%
  ggplot(aes(nachweise_int, value, fill = name)) +
  geom_col(position = "dodge") +
  facet_wrap(~name, scales = "free_y")

Goodness of fit test mit poisson distribution zeigt, dass die empirische Verteilung nicht gut zur theoretischen Verteilung passt.

chisq.test(
  table(factor(asthaufen_qualitaet_df3$nachweise_int,levels=1:7)),
  p=dpois(1:7,1.72),
  rescale.p = TRUE)

## 
##  Chi-squared test for given probabilities
## 
## data:  table(factor(asthaufen_qualitaet_df3$nachweise_int, levels = 1:7))
## X-squared = 55.631, df = 6, p-value = 3.456e-10

7.7.3 Zero-inflation (sihe https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/zip/)

library(pscl)
zeroinfl(nachweise_int~astmaterial+storung+beute_angebot,
                       data=asthaufen_qualitaet_df3,link = "logit") %>%
  summary()

## 
## Call:
## zeroinfl(formula = nachweise_int ~ astmaterial + storung + beute_angebot, 
##     data = asthaufen_qualitaet_df3, link = "logit")
## 
## Pearson residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.8342 -0.4947 -0.1516  0.4880  1.7209 
## 
## Count model coefficients (poisson with log link):
##                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept)       0.5785     0.5028   1.150    0.250
## astmaterial.L    -0.7993     0.6894  -1.159    0.246
## storung.L        -0.4304     0.2758  -1.560    0.119
## beute_angebot.L   0.1863     0.2700   0.690    0.490
## 
## Zero-inflation model coefficients (binomial with logit link):
##                 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
## (Intercept)       0.1141     0.7706   0.148   0.8822  
## astmaterial.L     2.3519     1.2422   1.893   0.0583 .
## storung.L         0.8761     1.0633   0.824   0.4100  
## beute_angebot.L  -0.5849     0.9475  -0.617   0.5370  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 
## 
## Number of iterations in BFGS optimization: 12 
## Log-likelihood: -32.57 on 8 Df

7.7.4 OLS regression

asthaufen_qualitaet_df3 %>% lm(nachweise_int~
                   astmaterial+volumen+storung+beute_angebot,data=.) %>%
  summary()

## 
## Call:
## lm(formula = nachweise_int ~ astmaterial + volumen + storung + 
##     beute_angebot, data = .)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.2905 -0.7005 -0.0602  0.5298  4.0177 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)       1.3804     0.4125   3.346  0.00321 **
## astmaterial.L    -1.8044     0.6188  -2.916  0.00854 **
## volumen.L         0.1909     0.6256   0.305  0.76337   
## storung.L        -0.8700     0.4984  -1.746  0.09624 . 
## beute_angebot.L   0.2179     0.5182   0.421  0.67857   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.711 on 20 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4208, Adjusted R-squared:  0.305 
## F-statistic: 3.633 on 4 and 20 DF,  p-value: 0.02212

asthaufen_qualitaet_df3 %>% lm(sqrt(nachweise_int)~
             astmaterial+volumen+storung+beute_angebot,data=.) %>%
  summary()

## 
## Call:
## lm(formula = sqrt(nachweise_int) ~ astmaterial + volumen + storung + 
##     beute_angebot, data = .)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.6145 -0.3113  0.1470  0.4810  1.2542 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       0.7337     0.1828   4.013 0.000682 ***
## astmaterial.L    -0.9363     0.2743  -3.414 0.002751 ** 
## volumen.L         0.1725     0.2773   0.622 0.540937    
## storung.L        -0.3241     0.2209  -1.467 0.157871    
## beute_angebot.L   0.1576     0.2297   0.686 0.500402    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.7582 on 20 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4716, Adjusted R-squared:  0.3659 
## F-statistic: 4.463 on 4 and 20 DF,  p-value: 0.009695

asthaufen_qualitaet_df3 %>% lm(nachweise_bool~
             astmaterial+volumen+storung+beute_angebot,data=.) %>%
  summary()

## 
## Call:
## lm(formula = nachweise_bool ~ astmaterial + volumen + storung + 
##     beute_angebot, data = .)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.83664 -0.14962  0.00916  0.30763  0.70611 
## 
## Coefficients:
##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       0.4137     0.1003   4.126 0.000524 ***
## astmaterial.L    -0.5047     0.1504  -3.355 0.003153 ** 
## volumen.L         0.1209     0.1521   0.795 0.435948    
## storung.L        -0.1123     0.1212  -0.927 0.365188    
## beute_angebot.L   0.1020     0.1260   0.810 0.427576    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.4159 on 20 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4457, Adjusted R-squared:  0.3349 
## F-statistic: 4.021 on 4 and 20 DF,  p-value: 0.01494

7.7.5 Fishers Exakter Test

kt = with(asthaufen_qualitaet_df3, table(nachweise_bool, astmaterial ))
kt

##               astmaterial
## nachweise_bool grob fein
##              0    4    8
##              1   12    1

fisher.test(kt,alternative = "less")

## 
##  Fisher's Exact Test for Count Data
## 
## data:  kt
## p-value = 0.003258
## alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## 95 percent confidence interval:
##  0.0000000 0.4108968
## sample estimates:
## odds ratio 
## 0.04891419