STATISTIK-FORUM.de

[Doka]

Liebe Leute,

Ich habe folgende Frage.

Ich habe eine Stichprobe zu drei Messzeitpunkten (vor Behandlung - t1-, nach behandlung - t2-, und 3 monate nach Behandlungsende -t3) mit einem Fragebogenpaket untersucht.

Die Hauptfragestellung ist, ob es nach Behandlungsende Effekt gibt. Es wurden t-tests für verbundene Stichproben berechnet und Effektgrößen.
Variantanlysen wurden nicht berechnet, da ja eine verbesserung bestimmter symptome erwartet wurde und nicht irgendeine Veränderung.

Das heißt es wurden die ergebnisse bzw. Die Variablen der fragebögen von t1 und t2 vergleichen, und dann in einer weiteren Fragestellung t1 und t3 um die Stabilität der Behandlung zu betrachten.

Jetzt habe ich natürlich sehr viele t-tests gerechnet und nöchte wissen, ob es für verbundene Stichproben genauso notwendig ist eine Korrektur zu machen und wenn ja warum. Bisher habe ich recherchiert, dass bonferroni zu konservativ ist. Aber welche Alternative gibt es denn?


Über Antwort oder grundsätzliche Anmerkungen wäre ich sehr dankbar.

Viele grüße

[PonderStibbons]

Das heißt es wurden die ergebnisse bzw. Die Variablen der fragebögen von t1 und t2 vergleichen, und dann in einer weiteren Fragestellung t1 und t3 um die Stabilität der Behandlung zu betrachten.

Tatsächlich t1 und t3, nicht t2 gegen t3?
Wie viele abhängige Variablen werden denn da getestet, und in welcher
Beziehung stehen sie zueinander?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Doka]

Tatsächlich t1 gegen t2 und t1 gegen t3, da wir wissen wollen wie nachhaltig der Effekt ist.

Es sind insgesamt 5 fragebögen ausgeteilt worden zu allen Zeitpunkten. Für jeden Bereich auf den die Behandlung abzielt. Natürlich haben die Fragebögen wiederum viele unterskalen, sodass ich das nicht genau sagen kann.

Die die ich ausgewertet habe, das waren ca. 10 skalen bzw. Werte.


Vielen dank

[Doka]

Ach ja, die variablen sind nicht unabhängig.

Z.b. Depression, schlafstörungen, alkoholkonsum...

[PonderStibbons]

Die die ich ausgewertet habe, das waren ca. 10 skalen bzw. Werte.

Du weißt nicht präzise, wie viele abhängige Variablen Du auswertest? Wonach entscheidet
sich das denn? Und wieso sind es so viele?

Wie groß ist die Stichprobe, angesichts von fast einem Dutzend abbhängiger Variablen
muss sie ja beträchtlich sein.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Doka]

Das fragebogenpaket enthielt 7 evaluierte fragebögen, die man unterschiedlich detailiert auswerten kann. D.h. Man kann sowohl Summenwerte als auch subskalen berechnen. Desewegen die ungenaue Angabe.
Es sind so viele, weil die Effektivität der behandlung auf unterschiedliche Aspekte untersucht werden soll. Es wird erwartet dass sie auf diveresen ebenen effektiv ist-deswegen die vielen Variablen. Es ist ein klinisches Setting und die Stichprobe ist n=31.

Meine eigentliche Frage bezieht sich aber auf unterschiede der korrekturen bzw. Auswirkungen der alpha-inflation bzgl verbundener Stichproben.
Aber wahrscheinlich hättest du wohl ein grundsätzlich anderen Weg der Auswertung gewählt.

Viele grüße

[PonderStibbons]

Du hast viele Skalen, zwei Zeitpunkt-Vergleiche,
und eine sehr kleine Stichprobe. Das ist mißlich,
weil ersteres nach einer Korrektur ruft, letzteres
bedeutet, dass die ohnedies schon kleine power
durch eine Korrektur noch kleiner wird.

Ich kenne den Kontext nicht und kann daher nicht
beurteilen, ob es wichtiger ist, Fehler 1. Art oder
Fehler 2. Art zu vermeiden. Oder was mit den
Ergebnissen passiert. Vielleicht wäre ein 1%
Signifikanzniveau hier passend als Kompromiss.

Mit freundlichen Grüßen

P.