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[chrisssij]

Hallo,

ich bin Mediziner und verstehe von Statistik leider nicht allzu viel.

Im Rahmen meiner Dissertation habe ich folgendes Experiment gemacht, wozu ich jetzt mehrer Fragen habe.

Ich habe Zellen mit verschiedenen Stoffen bzw. Kombinationen stimuliert und eine Kontrollgruppe, insgesamt 8 Gruppen und anschließend die Menge eines exprimierten Stoffes gemessen. Diesen Ansatz habe ich 8 mal wiederholt, sodass ich 64 Messwerte habe.
Nun will ich untersuchen, ob es signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen gibt, also ob nach Stimulation mehr von einem exprimierten Stoff gebildet wird oder nicht.

Meine Betreuerin (meines erachtens selbst statistisch nicht besonders sattelfest) hatte gemeint, ich soll mit den Werten eine einfaktorielle ANOVA machen und anschließend eine Bonferroni-post-hoc-Analyse. Nun gibt es Fälle, bei denen die ANOVA ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen feststellt, bei der post-hoc-Analyse zeigt sich aber kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen.

Wer hat nun "mehr Recht"? Bedeutet das, dass es doch keine signifikanten Unterschiede gibt oder muss ich in so einem Fall eine andere post-hoc-Analyse wählen, um zu sehen, zwischen welchen Gruppen nun der signifikante Unterschied ist? Ich habe spaßeshalber mal LSD und Tukey ausprobiert, die finden häufiger Signifikanzen, aber es kann ja nicht sein, dass ich immer die post-hoc-Analyse wähle, die "am meisten" zeigt!
Kann ich denn einfach immer LSD oder Tukey nehmen oder ist Bonferroni am Besten? Ich habe mal gelesen, dass bei mehr als 5 Gruppen Bonferroni mehr so geeignet sein soll; ich habe ja 8.

Den oben genannten Versuch habe ich bei 6 verschiedenen Zelllinien gemacht. Bei manchen ANOVAs kommt beim Test der Homogenität der Vatianzen ein signifikanter Wert heraus, sodass keine Homogenität vorliegt. In so einem Fall darf ich doch gar keine Bonferroni-post-hoc-Analyse machen, oder? Ist es dann okay, in solchen Fällen Games-Howell zu nehmen, oder was ist da geeignet?

Noch etwas: Was bedeutet ein p-Wert von 0,000? Darf das überhaupt sein? Ist das mehr als signifikant??? Oder wie ist das zu interpretieren?

Ich würde mich über eine Antwort sehr freuen! Und wenn möglich auch für statistische Tiefflieger verständlich!

Herzlichen Dank!!!

[PonderStibbons]

Nimm Tukey, der ist gängig. Bonferroni ist in der Tat bei derart vielen
Paarvergleichen extrem konservativ.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[chrisssij]

Und wenn keine Homogenität der Varianzen vorliegt?

[PonderStibbons]

Tamhane oder Games-Howell, aber ich weiß nicht auf Anhieb, wie
liberal oder konservativ die sind.

Noch etwas: Was bedeutet ein p-Wert von 0,000?

< 0,001

[chrisssij]

OK, vielen Dank!

Zum p-Wert: schon klar, aber wie ist das zu interpretieren?

[PonderStibbons]

Leider weiß ich nicht, worauf Du hinaus willst. p ist sehr klein, also würde normalerweise die Nullhypothese verworfen.

[chrisssij]

OK, dann mal vielen Dank, du hast mir sehr geholfen.

Wenn du mir noch einen Test für Inhomogenität der Varianzen empfehlen würdest, wäre ich dir sehr dankbar.

Ich habe gelesen, dass am besten Dunnett’s T3 oder Dunnett’s C benutzt werden sollten, Games-Howell sei sehr liberal.

[chrisssij]

Wirklich niemand mehr einen Vorschlag, welches post-hoc-Verfahren bei Inhomogenität der Varianzen angewendet werden sollte?
Ich vergleiche 8 Gruppen á 8 Proben.
Wäre sehr dankbar, wenn mir jemand die Vor- und Nachteile von Tamhanes-T2, Dunnets-T3, Games-Howell und Dunnets-C nennen könnte oder zumindest, welche davon gar nicht infrage kommen.

Grüße und danke!