STATISTIK-FORUM.de

[BiBaBoBu321]

Hallo zusammen!

Ich hoffe sehr, dass mir jemand bei einer statistischen Frage zu meiner Masterarbeit weiterhelfen kann. Ich beschreibe mal kurz die Rahmenbedingung: Ich habe eine Studie mit zwei Bedingungen (Experimental-/Kontrollgruppe) und eine metrische AV zu drei Messzeitpunkten. Da mich einerseits der Einfluss des Faktors Zeit sowie der Faktor der Bedingung interessiert, wollte ich eine ANOVA mit Messwiederholung durchführen. Jedoch sind einige Voraussetzungen verletzt, weswegen ich nach Absprache mit meiner Betreuerin auf das nicht-parametrische Verfahren der Aligned Rank Transformation zurückgreife. Soweit so gut. Nun wurde der Haupteffekt des Faktors Zeit signifikant (p = .016 bzw. eigentlich sogar .008, da es sich um eine gerichtete Hypothese handelt und der p-Wert ja halbiert werden darf). Der post-hoc Test wurde jedoch seeehr knapp mit p = .051 nicht signifikant. Nun zu meiner Frage: Hat dies eventuell damit zu tun, dass der Bonferroni post hoc Test sehr konservativ ist? Oder wie würdet ihr das interpretieren?

Ich danke euch für jeden Input!

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Das mit dem Halbieren sollte man sein lassen https://psychologie.uni-graz.at/de/biol ... -list/faq/ FAQ #3

Wenn Du eine Bonferroni-Korrektur gerechnet hast, sinkt die statistische power und es wird schwieriger, einen Effekt nachzuweisen. So er denn besteht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[BiBaBoBu321]

[quote="PonderStibbons"]

Wenn Du eine Bonferroni-Korrektur gerechnet hast, sinkt die statistische power und es wird schwieriger, einen Effekt nachzuweisen. So er denn besteht.

Okay alles klar. Und kann man da sagen, dass die Bonferroni-Korrektur konservativ ist und das eventuell dazu geführt hat, dass der paarweise Vergleich nicht signifikant ausfiel? Oder gibt es einen anderes post hoc Verfahren das an dieser Stelle angebrachter wäre?

[PonderStibbons]

Und kann man da sagen, dass die Bonferroni-Korrektur konservativ ist

Du wirst Dir ja dessen gewahr sein, was bei dieser Korrektur passiert.

und das eventuell dazu geführt hat, dass der paarweise Vergleich nicht signifikant ausfiel?

Womöglich. Ich weiß nicht, warum und wozu die Korrektur durchgeführt wurde.

Ich weiß erstmal nicht, was an dem Zeit-Effekt so spannend ist. Bei eine kontrollierten Studie im gemischten Studiendesign
interessiert normalerweise die Wechselwirkung Gruppe*Zeit, aber nicht "Zeit" und nicht "Gruppe".

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons