STATISTIK-FORUM.de

[ojeoje]

Hallo werte Freunde der Statistik,

ich bin mir nicht sicher, ob ich eine Bonferroni-Korrektur durchführen muss! Es handelt sich bei mir um zwei abhängige Stichproben (n=13). Nun möchte ich drei Nullhypothesen überprüfen, also drei Variablen. Ist es dabei notwendig, eine Alphafehler-Kumulierung nach Bonferroni durchzuführen? Ich dachte bisher, dies ist nur beim Vergleich von mehr als zwei Gruppen notwendig. Wenn eine Korrektur sinnvoll ist, muss ich diese dann auch schon beim Testen auf Normalverteilung berücksichtigen, so dass ich eigentlich 4 Nullhypothesen prüfe.

Nachdem ich stundenlang im web recherchiert habe, bin ich endgültig verunsichert

Ich hoffe, ihr habt trotz des Wetters Lust zu antworten!

VG, ojeoje

[PonderStibbons]

Wofür/für wen ist das, gibt es da keine lokalen Standards?

Worin besteht die Studie, also wie lautet die Fragestellung,
was sind das für n=13 Studienobjekte, was wird gemessen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[ojeoje]

Hallöchen,

bei den 13 Studienobjekten handelt es sich um Probanden mit Sehbehinderung, bei denen untersucht wird, ob bestimmte Sehhilfen das Sehen hinsichtlich verschiedener Merkmale (z. B. Augenbewegungen, Erkennungszeit) verbessern. Dazu habe ich pro Proband zwei Messungen durchgeführt - einmal mit, einmal ohne Sehhilfe. Die beiden Stichproben sind somit gepaart. Die Merkmale werden getrennt voneinander betrachtet, d.h., ich untersuche Merkmal x mit/ohne Sehhilfe, Merkmal y mit/ohne Sehhilfe usw., das globale Alpha beträgt 0,05. Die Stichproben sind hinsichtlich der Merkmale mal normalverteilt, mal nicht. Nach Überprüfung, ob die Stichproben bezüglich eines Merkmals Normalverteilung unterliegen, verwendete ich anschließend den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test bzw. F-Test und t-Test zum Vergleich der zentralen Tendenzen.

Nun bleibt die Frage offen, ob eine Bonferroni-Korrektur notwendig ist. Kann man in meinem Fall von multiplem Testen sprechen? Es sind zwar die gleichen Stichproben, aber ja voneinander losgelöste Merkmale, die ausgewertet werden. Mir ist bewusst, dass ich eine Bonferroni-Korrektur durchführen müsste, wenn ich mehrere Gruppen silmutan miteinander vergleichen würde, z.B. Sehbehinderte mit/ohne Sehhilfe und Augengesunde mit/ohne Sehhilfe.

Wenn ich zusätzlich die Stichproben umverteilen würde, z.B., ob sich Unterschiede zwischen Jung und Alt oder Männer und Frauen ergeben, ist dann eine Bonferroni-Korrektur notwendig? Die Stichproben ändern sich ja ein wenig, aber die Rohdaten bleiben ja die selben. Wenn eine Korrektur durchzuführen ist, zählt der Test auf Normalverteilung schon mit dazu? Bestimme ich das lokale Alpha jeweils für die aktuellen Stichproben anhand der Anzahl der durchgeführten Tests? Oder ermittle ich das lokale Alpha sozusagen im Nachhinein, wenn ich alle Teste abgeschlossen habe? Die Rohdaten sind ja immer die gleichen, nur das sie je nach Gruppeneinteilung in andere Stichproben hineinrutschen.

Ich hoffe, man kann meiner Beschreibung folgen.

Viele Grüße und schon einmal lieben Dank für die Hilfe!

[PonderStibbons]

n=13 hat nur geringe statistische power, da kann es sehr schnell schwierig
werden, überhaupt noch etwas herauszufinden, wenn man das Signifikanzniveau
strenger ansetzt. Bei 3 abhängigen Messungen würde ich selbst dennoch alpha/3
ansetzen.

Normalverteilungstests werden nicht Bonferroni-korrigiert. Subgruppentests
werden korrigiert.

Mit freundlichen Grüßen

P.