Bonferroni Holm Korrektur bei Nonparametrischen Verfahren

[bholly]

Hi ihr,

ich schreibe zur Zeit meine Bachelorarbeit (Psychologiestudium). In meiner Arbeit habe ich eine retrospektive Onlinefragebogen-Studie evaluiert. Die Probanden mussten einschätzen inwieweit ihnen die Gruppen- und Einzelselbsterfahrung in der verhaltenstherapeutischen Ausbildung bei der Erlangung von bestimmten Eigenschaften z.B. Steigerung des Selbstwertes etc. geholfen hat. Nun habe ich 17 Fragestellungen mit je zwei Hypothesen.

Bsp. Fragestellung 1: Steigerung des Selbstwertes durch Selbsterfahrung
1.1 Wird vermutet, dass Probanden mit ziemlich antworten (Antwortskala: gar nicht=1; ein wenig=2; ziemlich=3; sehr= 4)
1.2 Die Probanden sprechen der Einzelselbsterfahrung eine größere Wirksamkeit zu.

Auf Grund nicht gegebener Nomalverteilung und Ordinaldatenniveau, habe ich die 1.1 Fragestellungen mit dem Wilcoxon Einstichprobentest evaluiert (gegen hypothetischen Median). Die 1.2 Fragestellungen habe ich alle mit dem Wilcoxon Matched Pairs evaluiert (da Probanden immer zwischen Einzel- und Gruppenselbsterfahrung im Fragebogen getrennt bewerten müssen)
Problem: Nun möchte mein Porfessor, dass ich eine Alpha Adjustierung vornehme mit der Bonferroni-Holm Korrektur. Leider bin ich nicht so viel Ahnung über dieses Verfahren und werde durch die Angaben in den Büchern nicht schlau. Ich weiß, dass ich bei der Prozedur alle p reihen muss und dann nach der Formel bewerte, ob signifikant, wenn nicht dann muss ich die Prozedur abbrechen.

Fragen: 1.Muss ich die Korrektur bei den Einstichprobentests und bei den Wilcoxon Matched Pairs Tests anwenden oder nur bei den Matched Pairs?
2. Findet die Reihung dann immer pro Fragestellung statt also 2 (Einzel und Gruppen p-Wert) oder muss ich die Reihung über alle 17 Fragestellungen machen (also 34 p-Werte)? Oder muss ich alle 34 Hypothesen reihen, wo ich dann 51 p- werte reihen müsste.


Über eine Antwort wäre ich sehr sehr dankbar, da ich gerade nicht weiter weiß!

Danke:)

[Generalist]

Was Du machen musst ist was Dein Professor im Sinn hat, wobei natürlich
nicht garantiert ist, dass er genau weiß was er eigentlich fordern will oder
sollte. Womöglich will er die experimentwise error rate begrenzen, in
welchem Fall 34 Tests (p-Werte) ins Kalkül zu ziehen sind. Sollte keine große
Fallzahl vorliegen, wird's dann schonmal schwierig mit dem Nachweis von
Effekten. Ob der Professor etwas anderes meint, müsstest Du aber wie
angedeutet besser direkt bei ihm erfragen.