Hi ihr Lieben,
ich stecke gerade in der Auswertung meiner Masterarbeit.
In dieser vergleiche ich drei verschiedene Benutzeroberflächen anhand der Situation Awareness (SA). Die SA setzt sich dabei aus drei "Stufen" zusammen, den erkannten Verkehrsteilnehmern (Stufe 1), Verkehrsschildern(Stufe 2) und der Frage wie sich die Situation weiterentwickeln wird (Stufe 3).
Ich berechne hierfür nacheinander drei einfaktorielle Anovas. Also immer den Faktor Gruppe mit der AV Stufe 1, dann Stufe 2, dann Stufe 3.
Da ich ja immer dasselbe Datenkollektiv verwende für die Anovas, kommt es hier zu einer alpha-Fehler-Kummulierung, die ich korrigieren muss, oder?
Und noch eine Frage: Ich habe überlegt das Datenkollektiv noch aufzusplitten, also z.B. nach Altersgruppen oder der jährlichen Fahrtstrecke. Und dann wieder Anovas mit Faktor Altersgruppe mit Stufe 1, dann Stufe 2, dann Stufe 3 zu berechnen.
Hier stehe ich dann wieder vor dem Problem der Kummulierung oder?
Würdet ihr hier die Bonferroni - Korrektur anwenden?
Vielen Dank schonmal!!