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[mho_stat]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage zur Bonferroni Korrektur.
Und zwar möchte ich mehrere t-tests durchführen auf eine metrische Variable und ob sie sich signifikant von 0 unterscheidet.
Diese t-tests führe ich in meinem Datensatz von 416 Beobachtungen acht Mal durch, da der Datensatz in acht verschiedene Gruppen aufgeteilt ist. Das heißt also, dass ich acht t-tests durchführe auf strikt getrennte Gruppen - jede Beobachtung gehört zu genau einer Gruppe.

Ist hier eine Bonferroni Korrektur nötig?
Diese wird ja durchgeführt, wenn man mehrere Tests auf den selben Datensatz durchführt, aber da ich ja acht strikt getrennte Gruppen habe, sehe es so, dass ich konzeptionell acht verschiedene Datensätze teste.

Ist meine Erläuterung nachvollziehbar?

Ich freue mich auf euer Feedback. Vielen Dank und viele Grüße.

[PonderStibbons]

Ist hier eine Bonferroni Korrektur nötig?
Diese wird ja durchgeführt, wenn man mehrere Tests auf den selben Datensatz durchführt,

Oder auch, wenn man in ein und derselben Studie eine Vielzahl von Tests mit unterschiedlichen Teildatensätzen durchführt.
Der springende Punkt ist, ob es für Dich wichtig ist oder nicht, dass das Risiko falsch-positiver Befunde nicht steigt.

Und zwar möchte ich mehrere t-tests durchführen auf eine metrische Variable und ob sie sich signifikant von 0 unterscheidet

Was heißt das konkret? Es wäre interessant zu wissen, ob es erstmal die Möglichkeit eines Globaltests gibt.
Oder wie lautet die Fragestellung?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[mho_stat]

Danke für deine Antwort.
Ja, es wäre wünschenswert das Risiko falsch-positiver Befunde nicht zu erhöhen. Das Signifikanzniveau sollte bei 5% bleiben.
Ich habe angenommen, wenn ich Tests auf Teildatensätze, die sich nicht überschneiden, durchführe, wäre dieses Risiko nicht erhöht.

Die Möglichkeit eines Globaltests gibt es leider nicht. Ich möchte jede Gruppe einzeln untersuchen und meine ursprüngliche Quelle hat dies auch so durchgeführt, von daher würde ich mich da gerne orientieren.

Also wenn ich dich richtig verstehe, müsste hier die Bonferroni Korrektur durchgeführt werden, um die Teildatensätze t-Tests zum Signifkanzniveau von 5% zu belassen, oder?

Danke und mit freundlichen Grüßen

[PonderStibbons]

Ich habe angenommen, wenn ich Tests auf Teildatensätze, die sich nicht überschneiden, durchführe, wäre dieses Risiko nicht erhöht.

Angenommen, alle Deine Nullhypothesen sind korrekt, dann hast Du bei jeder Deiner 8 Tests ein 5% Risiko.
Die Wahrscheinllichkeit, bei 8 Tests auf dem 5% mindestens eine korrekte Nullhypothese fäschlicherweise
abzulehnen, beträgt 1-(0,95^8), also rund 34%.

Also wenn ich dich richtig verstehe, müsste hier die Bonferroni Korrektur durchgeführt werden, um die Teildatensätze t-Tests zum Signifkanzniveau von 5% zu belassen, oder?

Mach eher eine Bonferroni-Holm bzw. Reverse Holm Korrektur, die ist nicht ganz so drastisch

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[mho_stat]

Vielen Dank für dein Feedback.
Mit freundlichen Grüßen