Método estadístico adecuado para un pequeño conjunto de datos con estructura temporal

Question

Estuve observando 6 árboles durante 3 años y registré las fases fenológicas de las hojas. Estoy especialmente interesado en cómo la fecha de coloración de las hojas en otoño afecta a la fecha de brotación del año siguiente (véase el gráfico siguiente). Tenga en cuenta que las variables representan el día en un año y que los puntos están salpicados para hacerlos visibles. La correlación entre ambas variables numéricas es de -0,86, pero ¿cuál es realmente el enfoque metodológico adecuado para modelizar el efecto de (anterior) coloración otoñal en fecha de la explosión de los brotes y sacar conclusiones sobre la significación estadística?

Answer 1

No veo que la correlación tenga ninguna importancia en este caso, porque este efecto está claramente causado por el año.

Creo que lo que necesitas es un método ANOVA usando los árboles como efecto aleatorio, porque supongo que hay más árboles (y siempre estás usando los mismos árboles). Tienes que comprobar las diferencias entre ellos y dentro de ellos.

Por lo tanto, mi sugerencia sería un modelo de efectos mixtos (un ejemplo aquí: https://ourcodingclub.github.io/tutorials/mixed-models/ ).

Debe utilizar Árboles como un bloque de efecto aleatorio. El año también podría ser un efecto aleatorio, pero podría utilizarlo como una simple variable explicativa. De este modo, podrá comprobar si la coloración otoñal afecta a la brotación (o si el efecto que observa se debe al año y/o a los árboles).