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[metaaffe]

Hallo zusammen,

wahrscheinlich ist die Antwort auf meine Frage recht simpel, inzwischen sehe ich die Bäume vor lauter Wald leider nicht mehr:

Um auf eine bestimmte Fallzahl zu kommen, habe ich die Zuschauer von jeweils vier Veranstaltungen zweier unterschiedlicher Veranstaltungsformen befragt. Die Veranstaltungen fanden in unterschiedlichen Städten und zu unterschiedlichen Zeiten statt. Nun möchte ich nicht nur bestimmte abgefragte Aspekte der einzelnen Veranstaltungen miteinander vergleichen (und dazu auch Signifikanztests nutzen), sondern auch der beiden untersuchten Veranstaltungsformen. Kommt es dabei zu einer Alpha-Fehler-Kumulierung?

Vielen Dank für Eure Antworten und herzliche Grüße!

[strukturmarionette]

Hi,

Nun möchte ich nicht nur bestimmte abgefragte Aspekte der einzelnen Veranstaltungen miteinander vergleichen

- Ob und inwieweit dabei Alphafehlerkorrekturen erforderlich werden, hängt u.a. von den Fragestellungen insb. von der Existenz einer globalen Hypothese ab.
- untersch. Städte. untersch. Veranst. untersch. Veranstalt-Formen, untersch. Zeiten sind zu abstrakt. Was ist mit den Pbn?
- Was sind bei Dir Aspekte?

Gruß
S.

[metaaffe]

Es geht um Unterschiede im Musikerleben von Besuchern klassischer Konzerte und Besuchern von Popkonzerten. Die Befragungen fanden alle an unterschiedlichen Abenden statt (4 Pop-, 4 Klassikkonzerte). Nun möchte ich z.B. nicht nur Skalenmittelwertsunterschiede zwischen einzelnen Veranstaltungen beurteilen, sondern auch zwischen den Klassikonzerten und den Popkonzerten insgesamt. Unabhängig von allen Problemen, über die man dabei sonst noch stolpern könnte: Muss bei Letzterem eine Alpha-Fehler-Kumulierung berücksichtigt werden (weil die Antworten von Befragten aus je 4 Einzelstichproben einbezogen werden)?

Dank und Gruß!

[strukturmarionette]

Hi,

Muss bei Letzterem eine Alpha-Fehler-Kumulierung berücksichtigt werden (weil die Antworten von Befragten aus je 4 Einzelstichproben einbezogen werden)?

Ich denke wahrscheinlich ja, wobei die Begründung dafür eine andere wäre als die von Dir genannte.
Wenn sich die Beantwortung (D)einer globalen Hypothese (wenn sie existiert) aus der Beantwortung unterschiedlicher einzelner (Skalen, was bei Dir scheinbar der Fall ist) ergibt.

Gruß
S.

[metaaffe]

Danke für die schnelle Antwort.

Ich habe meine Frage bewusst so gestellt, weil ich an mehreren Stellen gelesen habe (oder zumindest mehrerlei Ausführungen so verstanden habe...), dass es bei beiden der folgenden Fälle zu einer Alpha-Fehler-Kumulierung käme:

(A) mehrere lokale Hypothesen -> globale Hypothese (sprich: multiples Testen; relevant für die Anpassung des Alpha-Fehler-Niveaus: Anzahl der lokalen Hypothesen)

(B) mehrere unabhängige Stichproben -> zusammengeführt zu einer 'großen' Stichprobe, die dann - wie in meinem Fall - zu einer anderen 'großen' Stichprobe, die sich aus mehreren unabhängigen Stichproben zusammensetzt, in Relation gesetzt wird (relevant für die Anpassung des Alpha-Fehler-Niveaus: die Anzahl der 'kleinen' Stichproben)

Fall (A) kann ich verstehen, v.a. Fall (B) wäre für mich aber relevant – wie man hier ja leider sieht, könnte ich mir eine Alpha-Fehler-Kumulierung in Fall (B), falls es sie gibt, auch nicht wirklich erklären...

Würdest du, S., sagen, bei (B) muss man keine Alpha-Fehler-Kumulierung berücksichtigen?

[metaaffe]

Um es noch einmal mit einem einfachen Beispiel ganz konkret zu machen:

Angenommen, ich will wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl der in den letzten zwölf Monaten gekauften Musikalben und der besuchten Veranstaltungsform (Pop-/Klassikkonzert) gibt. Muss ich bei der Berechnung der punktbiserialen Korrelation von einem Signifikanzniveau von a' = a/m (m=Anzahl 'kleiner' Stichproben), in meinem Fall also: a' = 5%/8 = 0,625% ausgehen?

[metaaffe]

Anyone?

[PonderStibbons]

In der Regel führt Bonferroni zu sehr
konservativen Signifikanzniveaus.
Vielleicht wäre es als Kompromiss
passender, wenn Du angesichts der
großen Zahl der Tests auf 1% als
Signifikanzniveau gehst.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[metaaffe]

Besten Dank!

Wenn jede 'kleine Stichprobe' als eigener Test zu werten ist (und ich verstehe die Antwort als ein Ja), bietet sich für mich tatsächlich eine weniger konservative Methode der Anpassung des Signifikanzniveaus an, z.B. der binominale Ansatz (Bortz/Lienert/Boehnke: Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik, S. 52). Darin wird berücksichtigt wie viele der Einzeltests tatsächlich signifikant werden.

[Wiehre]

Vorab:
Allgemein wird je sehr selten auf Alpha-Kumulierung geachtet, von daher wird dir wahrscheinlich kein Strick gedreht, wenn du es nicht beachtest. Prinzipiell finde ich es aber toll wenn sich jmd. so eine Frage stellt.

Im bestehenden Fall ist für mich die Frage, ob die Stichproben aus der gleichen Grundgesamtheit stammen. Wenn du begründen kannst, dass Klassikbesucher und Popbesucher jeweils eine eigene Grundgesamtheit bilden, müsstest du nach meinem Verständnis keine Alpha-Adjustierung betreiben.