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[mjane23]

Hallo zusammen,

ich schreibe gerade meine BA und habe eine Frage zum Thema Alpha-Fehler-Kumulierung. Ich verstehe, dass eine Korrektur, z. B. Bonferroni oder Bonferroni-Holm vorgenommen werden sollte, wenn man multiple t-Tests rechnet.

In meinem Fall prüfe ich drei Hypothesen an meinem Datensatz. Hypothese 1 bezieht sich auf den Gesamtdatensatz, da es sich um kategoriale Variablen handelt, rechne ich zwei Chi-Quadrat-Tests (Chi^2-Test 1: Unterschied zw. UV + AV1, Chi^2-Test 2: Unterschied zw. UV + AV2). Ich könnte auch zwei separate Hypothesen formulieren, aber ich fand beide Unterschiede in einer Hypothese sinnvoll. Hypothese 2 bezieht sich auf die Teilstichprobe 1 aus dem Datensatz. Zur Testung der H2 führe ich eine logistische Regressionsanalyse durch. Hypothese 3 bezieht sich auf die Teilstichprobe 2 und wird ebenfalls mit einer logistischen Regressionsanalyse getestet. Da sich die Prädiktoren unterscheiden, muss ich zwei separate Analysen rechnen.

Muss ich bei diesem Vorgehen auf Alpha-Fehler-Kumulierung achten? Z. B., weil ich mehrere Hypothesen an einem Datensatz teste und Substichproben analysiere?
Ich habe mir für die beiden Chi^2-Tests in R vorsichtshalber adjustierte p-Werte ausgeben lassen, die weiterhin signifikant bleiben (Bonferroni-Korrektur). Aber ich bin mir nicht sicher, ob es inhaltlich Sinn ergibt, eine solche Korrektur vorzunehmen. Sollte ich die Bonferroni-Korrektur auch für die Regressionsanalyse durchführen?

Vielen Dank vorab für Hilfe, Tipps und Anmerkungen!

Liebe Grüße
mjane23

[bele]

Hallo mjane,

Ich verstehe, dass eine Korrektur, z. B. Bonferroni oder Bonferroni-Holm vorgenommen werden sollte, wenn man multiple t-Tests rechnet.

Schon an der Stelle besteht keine Einigkeit. Manche sagen so, andere so. Wenn Du im Forum nach Bonferroni, nach Alphafehlerinflation oder nach Fukushima suchst, dann kannst Du reichlich Stellungnahmen dazu finden. Manche sagen, dass man das immer machen sollte, andere machen es kaum und wir hier im Forum raten zu einer sorgfältigen Abwägung der Folgeprobleme von Alpha- und Betafehlern.

Eindeutig ist aber, dass Alphafehlerkummulation ein Problem nicht nur von Chiquadrat- und t-Test sondern bei jedem errechneten p-Wert sein kann. Wenn Du es also machen möchtest, dann sind die Regressionen den Tests gleich zu stellen. Bei multiplen Regressionen wird die Testung der einzelnen Prädiktoren üblicherweise nicht korrigiert, aber wenn Du zehn Regressionen hast, musst Du Dir über das Thema auch Gedanken machen und es wäre gut, diese Gedanken dann auch zu diskutieren.

LG,
Bernhard