STATISTIK-FORUM.de

[Ponne44]

Hallo PonderStibbons,

habe nochmal zu der Korrekturgeschichte Rücksprache mit meinem Betreuer gehalten. Leider nur per mail und die Antwort war auch sehr kurz.
Es wird eine Korrektur auf Globalebene gewünscht mit Bonferroni Korrektur. Also da ich 5 Hypothesen habe, muss ich dann mit 5 % / 5 korrigieren.

Leider habe ich keine Antwort, ob ich nun auch noch innerhalb meiner 5 Regressionsmodelle korrigieren muss, also für die einzelnen Signifikanztests der Koeffizienten oder eben nur für die Signifikanz des Gesamtmodells und die Koeffizienten weiterhin als signifikant annehmen darf, bei einem alpha von 5%.

Wäre eine alpha Korrektur der Koeffizienten noch nötig? Und wenn ja, wie gehe ich dann da vor?

Vielen Dank für die Hilfe!

[PonderStibbons]

Wäre eine alpha Korrektur der Koeffizienten noch nötig?

Unüblich.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Ponne44]

Guten Abend,

ich bin nun bald kurz vor Abgabe meiner Arbeit und möchte mich zum Thema alpha fehler kumulierung bei der multiplen Regression vergewissern.
Ich habe 5 verschiedene multiple Regressionen (5 Hypothesen) und musste für die Kumulierung mit einem alpha von 5% / 5 rechnen.
Verstehe ich das nun wirklich richtig, dass sich das Signifikanzniveau von 1 % nun NUR auf das Gesamtmodell bezieht und NICHT auf die einzelnen Koeffizienten?
Z.B. habe ich ein Modell, dessen Signifikanz bei p = .001 war und ich deshalb die Hypothese annehmen konnte. Die einzelnen Variablen darin, deren standardisierte Koeffizienten mittels des t-Tests auf Signifikanz geprüft werden, zeigen z.B. eine Signifikanz von .04 an. Bisher habe ich gesagt, dass diese Variable signifikant im Modell ist und bin davon ausgegangen, dass innerhalb des Modells das Signifikanzniveau von 5 % gilt. Das korrigierte nur für das Gesamtmodell.

Ist das so richtig? Wir bekommen leider an unserer Hochschule keine Hilfe für statistische Fragen und bin daher echt dankbar für die Hilfe hier!

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe 5 verschiedene multiple Regressionen (5 Hypothesen) und musste für die Kumulierung mit einem alpha von 5% / 5 rechnen.

- wie lautet denn Deine Globalhypothese als Grundlage für die Entscheidung, Alphafehlerkorrekturen vorzunehmen?
- wie lauten die Hypothesen im einzelnen?
- wie ist denn Deine (letztliche) inhaltliche Begründung für die Alphafehlerkorrektur hierbei?

Verstehe ich das nun wirklich richtig, dass sich das Signifikanzniveau von 1 % nun NUR auf das Gesamtmodell bezieht und NICHT auf die einzelnen Koeffizienten?

- wieviele UVs je Modell bzw je Hypothese hast Du denn?
- hierbei würden für die Alphafehlerkorrekturen die Anzahl der UVs je Modell ein Rolle spielen
- Begründungen für Signifikanzniveaukorrekturen an dieser Stelle sind mir unbekannt.

Die einzelnen Variablen darin, deren standardisierte Koeffizienten mittels des t-Tests auf Signifikanz geprüft werden, zeigen z.B. eine Signifikanz von .04 an.

- der Regressionskoeffizient (unstandardisiert) ist Grundlage für den inferenzstatistischen Befund

Gruß
S.

[Ponne44]

Hallo Strukturmarionette,

Meine Hypothesen lauten:
Kontrollüberzeugung hat einen negativen Effekt auf Stress im Bereich Beruf
... im Bereich Familienkreis
... in 3 weiteren Bereichen (insgesamt 5 Hypothesen).

Da ich 5 Hypothesen habe, hieß es Alpha Niveau 5%/ 5 = 1% nehmen.

Eine Globalhypothese gibt es nicht.

Für jede Hypothese wurde eine Regression durchgeführt (also 5). In den jeweiligen Regressionen sind unterschiedlich viele UVs enthalten (mal nur 1, dann mal 3 oder 4) Neben der Kontrollüberzeugung habe ich nämlich noch Kontrollvariablen wie Geschlecht, Alter etc aufgenommen, die in der Regression ja wie UVs behandelt werden. Mein Betreuer meinte, man müsse nur bei der HIERARCHISCHEN Regression die Anzahl UVs für die Alpha Fehler Korrektur berücksichtigen. Ich mache eine nicht-hierarchische Regression und da müsse ich 5 % / Anzahl Hypothesen nehmen für die Korrektur.

Soweit zu deinen Nachfragen. Kannst du mir weiterhelfen? Auch bezüglich der Frage, ob ich für die Annahme der Hypothese nur darauf achten muss, dass der Signifikanzwert des Modells (ANOVA) < 1% ist oder ob ich auch darauf achten muss, dass der Signifikanzwert der einzelnen Koeffizienten, gemessen mit t-Test < 1% ist? Als Beispiel ein Regressionsmodell:

Der F-Wert hatte ein p <.001. Die einzelnen Kennwerte der UVs sind wie unten aufgeführt. Und hier stellt sich mir die Frage, ob das korrigierte Alphaniveau sich nur auf den p-Wert des F-Wertes bezieht (also p< .001) oder auch auf die p-Werte der einzelnen UVs, die mittels t-Test auf Signifikanz geprüft werden (also UV1 p <.001; UV2 p = .048). Dann wäre UV2 nämlich nicht signifikant nach dem korrigierten Alphaniveau.

Variable:
UV1: T = -4.62 p <.000
UV 2: T = -1.77 p = .048



Noch was: Was ist denn die Begründung, dass man das Alpha Niveau nach der Anzahl der UV im Regressionsmodell korrigiert?


Danke dir!

[joost]

Ich stelle mich mal mit an und warte auch die Antwort; ich stehe vor ähnlichem Problem.

wie ist denn Deine (letztliche) inhaltliche Begründung für die Alphafehlerkorrektur hierbei?

Ich glaube, deswegen fragt er hier; es ist doch keine inhaltliche, sondern eine rein methodische Frage, oder?