Bonferroni-Korrektur bei Modellen

[franzi_11220]

Hallo zusammen,

Eine statistische Frage zu der Alpha-Fehler-Korrektur bei Parametern eines log-linearen, hierarchischen, saturierten Modells. Diese ist relevant für meine Abschlussarbeit im Bereich der Psychologie. Ich würde mich über zeitnahe Antworten sehr freuen!

Zu meinen Daten: ich habe nominalskalierte Daten gesammelt. N = 600. Diese wurden kategorisiert in zwei Merkmale mit verschiedenen Ausprägungen. Die Datenbasis für mein Modell ist also eine zwei-dimensionale Kontingenztabelle. Ziel ist es, durch das Modell zu schauen, ob sich die Zellhäufigkeiten in den einzelnen Zellen signifikant von einander unterscheiden. Gerechnet habe ich mein Modell mit SPSS und der hiloglinear-Funktion.

Nun meine Frage:
Wenn ich die Parameter eines Modell (zb hierarchisch) auf Signifikanz testen will, dann tritt ja die Alpha - Fehler-Kumulierung durch das multiple Testen auf. Ich weiß, dass wenn ich die Signifikanz eines Wechselwirkungsparameters haben will, dann muss ich die Anzahl der Ausprägungen beider Faktoren miteinander multiplizieren, um damit dann weiter zu rechnen und auf den Bonferroni-korrigierten Wert zu kommen. Bei einem normalen Alpha Niveau p= 0.05 , rechne ich 0.05/das Ergebnis von oben.

Wie ist das nun aber, wenn ich die Haupteffektparameter dieses Modells auf Signifikanz testen will?
Nehme ich da dann den gleichen Wert ? Oder 0.05/ die Anzahl der Ausprägungen des Faktors? Und wenn ich zwei Faktoren habe, muss ich dann die Ausprägungen des zweiten Faktors zu den des ersten noch hinzuaddieren? (also zb 1. Faktor: 10 Ausprägungen, 2. Faktor: 12 Ausprägungen, sodass ich dann 0.05 / 10 +12 = 22 rechne?).
Sollten die Fragen zu spezifisch sein, würde mich interessieren, wie ich den Bonferroni-Korrigierten Wert für ein einfaches 1-Faktor-Modell berechne. Also für die einzelnen Ausprägungen dieses einen Hauptfaktors dann.

Vielen Dank für Ihre Unterstützung! Das hilft mir sehr weiter.
Beste Grüße, Franzi

[dutchie]

Hallo Franzi,

wie wäre wenn du gar nichts, justierst.

und das, was signifikant wird auf normal p = .05
einfach inhaltlich diskutierst, unter vorbehalt natürlich,
weil wenn du exporativ vorgehst
und alpha, durch die justierung quasi auf Null setzt,
komm ja auch nichts bei rum.


gruß
dutchie

[franzi_11220]

Hallo dutchie,

vielen Dank für die schnelle Antwort.
Ja das wäre auch eine Möglichkeit. Inhaltlich diskutiere ich es auf jeden Fall.
Ich werde das einmal so durchführen.
Danke für deine Sicht auf diese Aufgabe.

Viele Grüße,
Franzi