STATISTIK-FORUM.de

[Fini]

Hallo,
da ich alleine und auch mit Hilfe mir jeder irgendwas anderes erzählt, nun hier meine Frage (ich hoffe für euch statistikerfahrene sehr simpel)
Mithilfe eines Statistikprogrammes habe ich die Unterschiede zwischen den Gewichten einer Versuchs- und Kontrollgruppe mittels eines linearen gemischten Modelles getestet. Das Modell berücksichtig diverse Faktoren und ist auch von einer Statistikerin abgesegnet wurden. Nun kommt bei den Gewichten folgendes Ergebnis hinsichtlich der Unterschiede der Gruppe heraus:
Es ist ein signifikanter Effekt der Gruppen auf das Gewicht zu dem bestimmten Zeitpunkt vorhanden.
Bei dem Bonf. Vergleich wird mir aber ein p- Wert von 0,4 angegben. Es ist also kein signifikanter Unterschied vorhanden.

Nach diversen Antworten und Literaturstudien bin ich nun auf Hilfe gespannt. Es wäre sehr nett, wenn sich jemand kurz dazu äußert!
Danke!!!!!!!!!!

[bele]

Testergebnisse, die für sich allein genommen signifikant sind, können nach Bonferroni-Korrektur unsignifikant werden. Das ist der Grund für die Bonferroni-Korrektur. Wo liegt jetzt das Problem?

[Fini]

danke schon einmal für die antwort!!!
ja, ich möchte nur nochmal rückfragen, nach dem motto: lieber einmal eine frage zu viel gestellt...

es ist also korrekt, wenn man aufgrund der oben geschilderten ergebnisse insgesamt von einem nicht signifikanten unterschied zwischen den Gruppen spricht (obwohl der Effekt der Gruppe signifikant ist?)

[bele]

Hallo Fini!

Wenn es tatsächlich so ist, dass das "Bonf." in Deinem Beitrag für "Bonferroni" steht, und wenn das wirklich das Problem ist, dann bist Du leider in einer ganz dunklen Ecke der Statistik-Theorie gelandet. Multiples Testen wirft ein schwerwiegendes Problem auf: Wenn es besonders wichtig ist, in Deiner Studie einen signifikanten Effekt nicht zu übersehen, dann darfst Du nicht nach Bonferroni korrigieren. Ist es besonders wichtig, nichts irrtümlich für signifikant zu halten, dann musst Du nach Bonferroni korrigieren. In der Regel steht das wirkliche Leben aber irgendwo in der Mitte zwischen beiden Polen: Man will weder etwas übersehen, noch etwas falsches für signifikant halten, noch auf eine Häufung von Tests verzichten. Was signifikant ist, ist so gesehen nicht nur eine Frage der Rechenalgorithmen sondern auch der etwas philosophischen Seite der Studie, des Was-Will-Ich-Eigentlich. Der scheinbar so objektive Begriff "Signifikanz" wird auf einmal butterweich. Deshalb gibt es auf Deine letzte Frage auch nur so eine verschwommene Antwort.

Ich kann Dir nur raten, Dich in möglichst verschiedenen Quellen zum Thema "Multiples Testen" zu belesen, viel darüber nachzudenken und zu hoffen, dass Du Dich dann entscheiden kannst, wie Du in dieser Arbeit dazu stehst.

LG,
Bernhard

[Fini]

Hallo Bernhardt,
danke für deine Antwort. Das ist wirklich schwierig. Man hat nun Angst ein falsches Ergebnis niederzuschreiben... Die Daten an sich werden aber zum Glück auch angegeben inkl Standardabweichung, so dass der Leser sich auch ein Bild von den absoluten Werten machen kann. Da ist ein kleiner Unterschied zwischen den Gruppen zu sehen!
Ich probiere es noch einmal ohne Bonferroni Korrektur zu berechnen.
Danke auch für den Literaturtipp!
Liebe Grüße,

Fini