Teil C - Anhang zur Untersuchung der Schutzgüter 
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Rückkehrzeiten (Waiting time) 
Alternativ zu einem GAM mit „Schweinswalaktivität“ (DPM hr 1 ) als abhängiger Variable, lässt 
sich der Einfluss der Rammarbeiten auf die Rückkehrzeiten der Schweinswale analysieren. 
Bei diesem Ansatz werden die Wartezeiten (,waiting time 1 ) zwischen einzelnen Schweinswal 
ereignissen (,encounter‘) als Maß für die Wiedernutzung des Gebietes in Bezug auf die Ram 
marbeiten betrachtet. Dabei werden die Wartezeiten nach Ende eines Rammereignisses 
durchnummeriert (kategoriale Variable) und mit unbeeinflussten Wartezeiten verglichen. Da 
das Ende der Rammarbeiten mit größerer Wahrscheinlichkeit in eine längere als in eine kür 
zere Wartezeit fällt („Bus-Paradox“: Ito et. al. 2003, Tougaard et al. 2009), muss die erste War 
tezeit nach Ende der Rammarbeiten mit einer Zufallsstichprobe der unbeeinflussten Wartezei 
ten verglichen werden, deren Stichprobengröße (n) identisch ist. Dies muss über eine 
randomisierte Ziehung von Datum/Uhrzeiten und dazu zugehörigen waiting time aus durch 
die Rammung unbeeinflussten Zeitintervallen, die saisonal ähnlich Muster aufweisen, oder 
aus größeren Rammpausen, in denen eine natürliche und durch die Rammung unbeeinflusste 
Verteilung von Schweinswalen angenommen werden kann, erfolgen (Tougaard et al. 2009). 
Das Bus-Paradox wird nicht durch die zufällige Auswahl der durchnummerierten Waiting 
Times in der Zufallsstichprobe beseitigt, sondern ausschließlich durch die zufällige Wahl eines 
Zeitpunktes und Auswahl der zu diesem Zeitpunkt zugehörigen Waiting Time. Waiting Times 
sollten in diesem Falle nur einmal benutzt werden (ziehen ohne wieder Zurücklegen/„Jack- 
knife“). Alle weiteren betrachteten Wartezeiten nach der Rammung sind unabhängig vom 
„Bus Paradox“ und werden mit der Gesamtheit der unbeeinflussten Wartezeiten verglichen. 
Für Mittelwertvergleiche zwischen einzelnen Gruppen (z. B. erste „waiting time“ nach Ram 
mung vs. unbeeinflusste ,waiting time 1 , getrennt nach Entfernungsklassen) bieten sich nicht 
parametrische Standard-Testverfahren an (z. B. Mann-Whitney U-Test). Weitergehende Analy 
sen, die die Untersuchung eines Einflusses zusätzlicher Parameter erlauben, lassen sich 
mittels eines Verallgemeinerten Linearen Modells (GLM) durchführen, welches sich durch Ein 
fügen von Zufallsfaktoren (z. B. POD-Station) zu einem gemischten Modell (GLMM) erweitern 
lässt.