Bonferroni und Chi-Quadrat?

Wissenschaft Psychologie
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Hallo,

Versteh die Bonferroni bei Chi nicht ganz.

Explorative Analyse. Habe ein Interview (~20 Upn)durchgeführt, dass aus mehreren Fragen bestand, wobei bei 2 Fragen z.B. die gleiche Antwort kommen kann. Diese qualitativen Daten dann quantifiziert -> daraus sind viele verschiedene Kategorien geworden. Eine Kategorie kann aus Ober- und Unterkategorien bestehen.
Ich habe zusätzlich mehrere „UVn“, wo Unterschiede in mehreren Kategorien („AVn“) überprüft werden.

Meine Fragen

  • Wenn ich überprüfe, ob sich die Personen mit geringer und hoher Ausprägung in der „Uvn X“ hinsichtlich z.B. 7 Kategorien voneinander unterscheiden … benötige ich eine Bonferroni Korrektur?
  • Wenn ich Ober- und Unterkategorien überprüfe, benötige ich dann eine Bonferroni Korrektur? Oder muss man sich wie auch bei Fragebögen für „ober- oder unterkategorie“ (ähnlich test, substest) entscheiden? Auch wenn es sich um eine explorative Analyse handelt? Da könnte ich dann doch nicht „fundiert entscheiden“?

Beispiel: Kategorie X hat Ober- und Unterkategorie. Unterschiede sollen hinsichtl. z.B. 4 „Uvn“ getestet werden (2-stufig)
Chi = (1=Merkmal genannt, 0=Merkmal nicht genannt)

Wo setze ich die Bonferroni ein?

Danke! & Lg

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Hallo,

Versteh die Bonferroni bei Chi nicht ganz.

Explorative Analyse. […]
Auch wenn es sich um eine explorative
Analyse handelt? Da könnte ich dann doch nicht „fundiert
entscheiden“?

Das ist ein Widerspruch. Endweder Du machst eine explorative Analyse, dann beschreibst du die Daten, oder Du machst eine konfirmatorische Analyse, dann steht am Ende eine Ja-oder-Nein-Entscheidung.

Generell:

Wenn Du mehrere parellele (voneinander unabhängige) Hypothesentests machst, um nach sig. Ergebnissen zu screenen, bekommst du eine Liste mit 5% Falsch-positiven. Würdest du also zB. 100 VPn per Hypothesentest auf hellseherische Fähigkeiten testen, kannst du erwarten, wenigstens 5 Kandidaten zu bekommen (die im Test „erfolgreich“ waren und denen Du dann also unterstellst, echte Hellseher zu sein).

Wenn Du stattdessen aber willst, dass die W’keit, dass HÖCHSTENS eine Person falsch-positiv getestet wird, kleiner 5% sein soll („family-wise error rate“), dann darfst du H0 nur verwerfen, wenn der Bonferroni-korrigierte p-Wert kleiner als 5% ist.

Wenn du also letzlich 100 Chi²-Tests machst, um zu screenen, dann mußt Du überlegen, ob du mit vielen falsch-positiven Ergebnissen (Typ-I-Fehler) leben kannst oder ob es Dir wichtiger ist, möglichst kein falsch-positives Ergebnis zu haben, dafür aber inkauf nimmst, tatächlich positive Ergebnisse zu übersehen (Typ-II-Fehler).

Eine konfirmatorische Studie, die auf eine klare, einfache ja-nein-Entscheidung abzielt, sollte wesentlich einfacher strukturiert sein. Eine solche explorative Studie wie die vorliegende, kann man nutzen, um eine entsprechende konfirmatorische Studie zu planen.

VG
Jochen