Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Distanzmaße, Diskriminanzanalyse, graphische Analysen etc.

Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon Bauer » Mo 28. Okt 2013, 00:53

Hallo,

ich musste mich nun hier anmelden, da mir mein Buch jetzt auch nicht mehr weiterhelfen kann.
und ich im Forum leider auch keine vergleichbare Situation gefunden habe.
Bin daher sehr dankbar das es dieses Forum gibt.

Mein Problem ist folgendes:

Ich habe einen Wilcoxon Rangsummentest durchgeführt, da ich wissen wollte wie sich Behandlungen von einer Kontrolle unterscheiden.
Insgesamt hatte ich 7 Behandlungen (a,b,c,d,e,...) und 1 Kontrolle.

Ich habe also Behandlung (a) mit der Kontrolle verglichen, dann (b), (c), .... u.s.w. (Somit hatte ich jede Behandlung einmal mit der Kontrolle verglichen)

Jetzt lautet meine Fragen: ist das schon multibles testen, oder viele einzeltests? Kann ich die Holm Bonferroni Korrektur nun anwenden?

ich habe die holm bonferroni methode angewendet, da es für mich logisch erschien. ich dachte mir wenn ich vieles mit einer sache vergleiche, muss auch der alphafehler steigen, ganz unabhängig davon ob es die gleiche oder eine andere behandlung ist. nun bin ich aber skeptisch weil ich sonst immer für jede meiner handlungen fallbeispiele finden konnte... diesmal finde ich keines.

Viele Grüße

Danke.
Bauer
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon strukturmarionette » Mo 28. Okt 2013, 01:12

Hi,

Wenn Du sieben mal diesen Vergleich für unabhängige Stichproben durchführst, sind keine Korrekturen erforderlich.

Es sei denn, diese sieben ´Behandlungen´-was immer das sein mag??- ergeben zusammgenommen irgendwas sinnvoll zusammenhängendes und es handelt sich bei den Behandelten um dieselben Pbn.

Gruß
S.
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon Bauer » Mo 28. Okt 2013, 01:38

Hey Danke für die schnelle Antwort.

leider habe ich befürchtet, dass das für die katz war.
eigentlich waren meine behandlungen chemikalien einzeln oder als mischung, so konnte es
folgende kombinationen geben.

a, b, c, a+c, a+b, c+b, a+b+c

insekten wurden getestet, individuen wurden gezählt.

ist das was sinvoll zusammenhängendes?

Sorry :-)

Viele Grüße
Bauer
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon strukturmarionette » Mo 28. Okt 2013, 07:28

Hi,

wäre genauer zu erklären.
Was genau wurde gezählt? Wie oft?

Gruß
S.
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon Bauer » Mo 28. Okt 2013, 09:36

nun es gab testflächen die waren unterschiedlich behandelt, von jeder behandlung gab es 8 replikate.
insgesamt gab es 7 behandlungen und 1 kontrolle.
wie gesagt setzte sich die behandlungen aus mehreren chemikalien zusammen (z.B. a,b,c)
folgende kombinationen gab es: a, b, c, a+b ..... (wie zuvor erläutert)
danach wurden in allen replikaten aller behandlungen und der kontrolle proben genommen, also individuen gezählt.
(wirkt sich eine chemikale negativ aus, wäre somit die individuenzahl geringer)

eine grundgsemtheit war z.B. alle ergebnisse der replikate der behandlung b

die grundgesamtheit einer behandlung (a, b, c, a+b, a+c, b+c, a+b+c) habe ich dann über wilcoxon wit der kontrolle verglichen

hoffe, das versteht man jetzt.

danke für die geduld

viele grüße
Bauer
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon strukturmarionette » Mo 28. Okt 2013, 10:23

Hi,

sorry, ich kapier es leider nicht.
Aber es lesen ja noch andere mit.

- Wenn in den Datensätzen aber nur ´Anzahlen´ vorliegen, passt M-W-Test wahrscheinlich nicht.
- Des Weiteren vermute ich, dass so etwas wie Wechselwirkungen untersucht werden sollen, weil unterschiedliche Substanzen ´in Kombination´zum Einsatz kommen, wie Du schreibst.
(Ich müsste die Daten und Fragestellungen genau kennen.)

Gruß
S.
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon Bauer » Mo 28. Okt 2013, 10:46

nun ich habe den wilcoxon rangsummentest gwählt, da meine daten nicht normalverteilt waren und im buch stand,
dass das die nichtparametrische alternative zum t-test sei und ich wissen wollte, ob sich behandelte flächen von den
kontrollflächen unterscheiden.
vorraussetzung war, dass die daten unabhängig sind und die verteilung stetig.

ja du hast recht es wurden wechselwirkungen getestet. z.b. ob eine behandlung durch chemikalien z.b. Insektizid dünger u herbizid
einen effekt auf eine art haben.

a,b,c sollten sein Insektizid herbizid und dünger

hätte eine kombinationsbehandlung (z.B. a+b+c) einen effekt gehabt a, b ,c aber nicht, so hätte ich gewusst, die kombination alleine hat einen effekt.
hätte eine kombinationsbehandlung (z.B. a+b+c) einen effekt gehabt a, b, nicht aber dafür c schon, hätte ich gewusst, dass es wahrscheinlich am c liegt und nicht an der kombination.

sorry, wenn du mir nicht folgen kannst fühl dich nicht gezwungen zu antworten.
ich lass den bonferroni weg. :-) aber ich hoffe der wilcoxon stimmt noch.
Bauer
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon PonderStibbons » Mo 28. Okt 2013, 10:55

nun es gab testflächen die waren unterschiedlich behandelt, von jeder behandlung gab es 8 replikate.
insgesamt gab es 7 behandlungen und 1 kontrolle.

Wenn ich das richtig verstehe, dann liegen 8 Stichproben jeweils der
Größe n=8 vor und die abhängige Variable ist "Zahl der Insekten".

Wenn Du die 7 experimentellen Stichproben einzeln mit der Kontrollstichprobe
vergleichen willst, dann wird aufgrund multiplen Testens häufig eine
alpha-Korrektur erwartet. Bonferroni(-Holm) ist dabei streng. Bei solch
kleinen Stichproben kann das dazu führen, dass eigentlich vorliegende Unterschiede
nicht nachgewiesen werden können (verringerte power d.h. erhöhtes Risiko für
Fehler 2. Art). Das muss gegebenenfalls bei der Interpretation der Ergebnisse
berücksichtigt werden.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Multiple Tests - α-Fehler-Inflation - Holm Bonferroni

Beitragvon Bauer » Mo 28. Okt 2013, 11:22

PonderStibbons hat geschrieben:
nun es gab testflächen die waren unterschiedlich behandelt, von jeder behandlung gab es 8 replikate.
insgesamt gab es 7 behandlungen und 1 kontrolle.

Wenn ich das richtig verstehe, dann liegen 8 Stichproben jeweils der
Größe n=8 vor und die abhängige Variable ist "Zahl der Insekten".

Wenn Du die 7 experimentellen Stichproben einzeln mit der Kontrollstichprobe
vergleichen willst, dann wird aufgrund multiplen Testens häufig eine
alpha-Korrektur erwartet. Bonferroni(-Holm) ist dabei streng. Bei solch
kleinen Stichproben kann das dazu führen, dass eigentlich vorliegende Unterschiede
nicht nachgewiesen werden können (verringerte power d.h. erhöhtes Risiko für
Fehler 2. Art). Das muss gegebenenfalls bei der Interpretation der Ergebnisse
berücksichtigt werden.

Mit freundlichen Grüßen

P.


ich denke du hast das richtig verstanden.
und es macht nichts aus, dass die stichproben aus unterschiedlich behandelte flächen kamen.

bei wiki habe ich folgendes gefunden:

Multipler Test: Verwendet man etwa anstelle eines H-Tests mit mehr als zwei unabhängigen Stichproben mehrere U-Tests als Einzeltests, so werden diese Einzeltests als multipler Test angesehen. Zu beachten ist hierbei besonders, dass bei den hintereinandergeschalteten Einzeltests sich die Wahrscheinlichkeit des Fehlers 1. Art mit der Anzahl des Tests vergrößert. Bei einem Vergleich muss dies unbedingt berücksichtigt werden.

das ist doch mein fall? oder ist hier mit mehreren einzeltest was anderes gemeint, bei mir bleibt ja die kontrolle gleich, aber die behandlungen ändern sich.
ich hätte mir einfach das so erklärt, je öfters ich IRGENDWELCHE sachen mit EINER sache vergleich, dann steigt die wahrscheinlichkeit das ich fälschlicherweiße
die H0 ablehne.

auf der anderen seite habe ich ja mehr als eine hypothese. ich frage mich ja bei jeder behandlung ob genau diese behandlung einen effekt hat und nicht ob behandlung allgemein einen effekt hat.
somit dürfte es auch keine alphafehler inflation geben.

die korrektur hat bei mir eigentlich keine großen auswirkungen, wenn was signifikant war, dann war es hochsignifikant und die korrektur hatte fast keinen einfluss.


Liebe Grüße
Bauer
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