Hallo!
Ich rechne in einer Arbeit einseitige abhängige t-Tests, um zu überprüfen, ob die Beurteilungen anhand eines Fremd- und eines Selbstbeurteilungsbogens sich unterscheiden.
Die Bögen haben jeweils fünf Skalen, von denen sich eine auf Kompetenzen und vier auf Auffälligkeiten beziehen. Zudem lässt sich ein Gesamtwert berechnen.
Meine Hypothesen sind, dass die Selbstbeurteilungen auf den Skalen zu den Auffälligkeiten stärker ausfallen als die Fremdbeurteilungen, dass die Selbstbeurteilungen auf der Gesamtskala (setzt sich aus den Auffälligkeitsskalen zusammen) ebenfalls stärker ausfallen als die Fremdbeurteilungen und dass die Selbstbeurteilungen auf der Kompetenzskala geringer ausfallen als die Fremdbeurteilungen.
Die Ergebnisse sollen nonparametrisch über einen Wilcoxon-Rangtest abgesichert werden.
Aufgrund der mehrfachen Testung möchte ich jeweils eine Bonferroni-Holm-Prozedur zur Alpha-Adjustierung anwenden.
Da ich unterschiedlich gerichtete Hypothesen habe, habe ich die Bonferroni-Holm-Prozedur nur bei den Tests über die Skalen verwendet, die Auffälligkeiten erfassen. Für die Testung der Unterschiede auf der Kompetenz- und der Gesamtskala (ich dachte, dass es vielleicht Probleme geben könnte, weil die Skalenwerte ja in den Gesamtwert eingehen) habe ich jeweils das globale Alpha-Niveau von 5% verwendet.
Meint ihr, das ist in Ordnung so? Oder sollte ich die Korrektur für die Tests über alle Skalen durchführen?
Vielen Dank schon mal und viele Grüße!