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[Lafayote]

Hallo zusammen,

ich zerbreche mir hier gerade den Kopf über meine Bonferroni-Korrektur.
Kurz zu Design und Fragestellung: Ich schaue mir an, ob ein Muskel unterschiedliche Aktivität zeigt in Abhängigkeit davon, welche Stimuli gezeigt werden (UV1, 2 Abstufungen: stark, schwach) und unter welcher Instruktion diese decodiert werden (UV 2, ebenfalls 2 Abstufungen: Ziel, kein Ziel). Meine Interaktion ist signifikant. Jetzt rechne ich t-Tests, um folgende HT spezifisch zu prüfen:
- höhere Aktivität bei starken vs. schwachen Stimuli bei UV 2 = Ziel
- höhere Aktivität bei starken vs. schwachen Stimuli bei UV 2 = kein Ziel
Die Muskelaktivität rechne ich außerdem für alle vier möglichen Bedingungen gegen Null (Null ist meine Baseline, wenn sign. von Null different, habe ich also eine bedeutsame Veränderung der Muskelaktivität im Vergleich zur Ruhephase). Meine Hypothese ist dabei, dass sich alle vier sign. von Null unterscheiden.

Insgesamt habe ich also 6 t-Tests, aber wie Bonferroni-korrigiere ich da jetzt? Mein Alpha für alle Tests durch 6 teilen? Die t-Tests für abh. SP durch 2 teilen und die gegen Null durch 4, weil die Hypothesen voneinander unabhängig sind? Oder bin ich vollkommen auf dem falschen Dampfer?

Ich freue mich über jeden Rat!

Danke im Voraus und LG

[bele]

Hallo Lafayote,

anstelle einer klaren Antwort habe ich zwei Gedankenanstöße für Dich:

1. Gibt es einen guten Grund, dass Du 6 verschiedene t-Tests rechnest? Prima vista erschiene es naheliegend, alle Werte in ein gemeinsames lineares Modell zu packen. Kurioserweise ist es da dann unüblich, die darin implizierten t-Tests zu korrigieren.

2. Jeder Test ist mit einem Alphafehler und einem Betafehler versehen (auch Fehler 1. Art und Fehler 2. Art genannt). Die Entscheidung für oder gegen eine Korrektur des Alpha-Niveaus beginnt immer mit der inhaltlichen/sachlogischen Überlegung, ob man den Alphafehler mehr fürchten muss oder den Betafehler.

Es gibt für die Fehlerkorrektur nicht die ganz universell von allen immer anerkannten Regeln. Sinnvolle Abwägungen kommen nicht von der Statistik, sondern von der Sachlogik (wie in 2.) sowie von der Kenntnis der eigenen Prüfer. Stehen die auf Korrektur, oder eher nicht?

LG,
Bernhard