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Abstrakt
Bei vielen Messungen sind die einzelnen Messwerte abhängig von einer Gesamtmenge oder Abundanz, und ein pragmatischer Ansatz für die Vergleichbarkeit ist, dass die Beobachtungen auf Summe 1 normiert werden. Somit drückt man die Werte als Anteile aus. Die Frage ist aber dann, ob Charakteristiken wie die Korrelation zwischen den Variablen mit dieser Transformation verändert werden. Obwohl diese Vorgangsweise sehr gebräuchlich ist, hat bereits Karl Pearson (1896) in diesem Zusammenhang von einer Scheinkorrelation gesprochen. Wir werden hier den Ansatz der Analyse von Kompositionsdaten betrachten, um dennoch Vergleichbarkeit der Messungen zu gewährleisten. Die Idee ist, logarithmierte Verhältnisse zwischen den Werte
der Variablen als Bausteine für die statistischen Methoden zu betrachten. Man arbeitet somit mit einer ganz anderen Art von relativer Information, die, wie sich herausstellt, auch ihre eigene Geometrie induziert. Dieser Ansatz hat sich für zahlreiche Problemstellungen als sehr erfolgreich herausgestellt, und er bietet meist andere Einblicke als Methoden angewandt auf absolute Information.
