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Hallo Ihr Lieben,

ich habe eine Frage.

Und zwar habe ich 3 Gruppen (Zeitpunkt 0,6,12 Monate) auf signifikante Unterschiede geprüft.
Nun habe ich getestet mittels SPSS:
- 0 versus 6 Monate
- 0 versus 12 Monate
- 6 versus 12 Monate

Es hat sich ergeben, dass es zwischen allen 3 getesteten Gruppen einen signifikanten Unterschied gibt.

1. Nun möchte ich eine Bonferroni-Korrektur der Daten vornehmen, da hier ja multiples Testen vorliegt. Meine Frage wäre, wie da vorzugehen ist? Ich habe insgesamt 3 Tests vorgenommen. Dann müsste ich also jeden der drei ermittelten p-Werte mit 3 multiplizieren und schauen, ob dieser weiterhin unterhalb meines Signifikanzniveaus von 0,05 liegt oder?

2. Kann man diese Korrektur auch unmittelbar per "klick" im SPSS durchführen?

3. Eine weitere Frage. Ich habe die Gruppenvergleiche mittels Wilcoxon-Test durchgeführt. Wie nennt sich das statistisch korrekt, was ich dort durchgeführt habe bei meinen Gruppenvergleichen? Varianzanalyse?

Vielen Dank an alle, bin leider Statistiknewbie

Wenn es sich tatsächlich um 3 Gruppen handeln sollte und nicht um dieselbe Grupppe zu
3 Messzeitpunkten, dann wäre das angebrachte Verfahren eine einfaktorielle Varianzanalyse.
Fällt diese "statistisch signifikant" aus, kann man post-hoc Tests rechnen lassen, z.B. den
Tukey-Test. Leider fehlt die Angabe der 3 Stichprobengrößen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Es sind 3 abhängige Stichproben, da eine Variable bei ein und demselben Probanden zu 3 verschiedenen Zeitpunkten (0,6,12 Monate) untersucht wurde.

Es waren über 250 Probanden. Und bei denen gab es Messungen zu Zeitpunkt 0, 6 und 12 Monaten. Und es wurde immer die gleiche Variable zu allen Zeitpunkten untersucht.

Dann ist doch der Gruppenvergleich mit Wilcoxon richtig? Da spricht doch nichts gegen oder? Und dann hätte ich eben noch eine Bonferronikorrektur gemacht. Ist da was falsch dran?

Es sind 3 abhängige Stichproben, da eine Variable bei ein und demselben Probanden zu 3 verschiedenen Zeitpunkten (0,6,12 Monate) untersucht wurde.

Wieso nennst Du das dann Gruppen, das ist irreführend.

Globaltest entweder mit Messwiederholungs-Varianzanalyse oder Friedman-Test.
Wenn der "statistisch signifikant" ausfällt, paarweise Vergeiche mit gepaartem
t-Test oder Wilcoxon-Vorzeichenrangtest oder Vorzeichentest. Ob man die dann
noch korrigieren muss, ist eine Frage der Philosophie. 5%/3 wäre dann die korrigierte
"Signifikanz"-Schwelle.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke dir!

Ist der Globaltest (Friedman etc) eine zwingende Voraussetzung für den Wilcoxon-Test? Bei Vorliegen von abhängigen, nicht normalverteilten Daten habe ich die Gruppenvergleiche mittels Wilcoxon gemacht und danach eine Bonferronikorrektur gemacht? War das falsch?

Danke

Daten müssen nicht normalverteilt sein. Für den t-Test für abhängige Stichproben sollten vorzugsweise
die Differenzwerte aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen. Aber ab ca. n > 30 sind t-Tests
(und Varianzanalysen) robust gegen Abweichungen von Normalverteilungsannahmen. Globaltests sind keine
notwendige Voraussetzung, allerdings gängig.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Folgendes Vorgehen ist doch damit so korrekt, oder? ->

Ich habe drei Stichproben zum Zeitpunkt 0, 6 und 12 Monate von über 250 Patienten.

Ich schaue, ob die Daten normalverteilt sind mittels Chi-Quadrat und Saphiro-Wilk-Test. Die Daten sind danach nicht normalverteilt. Es sind abhängige Stichproben, da immer der gleiche Wert bei einem Patienten untersucht wurde.

Ich möchte die Stichproben untereinander vergleichen, ob es einen signifikanten Unterschied gibt.
Ich möchte immer 2 Stichproben miteinander vergleichen auf einen signifikanten Unterschied: Zeitpunkt 0 und 6 Monate, 0 und 12 Monate und 6 und 12 Monate.

Für die einzelnen Gruppenvergleiche wende ich den Wilcoxon-Test an und schaue, ob der p-Wert unter meinem Signifikanzniveau von 5% liegt, ob es also einen signifikanten Unterschied gibt.

Bei Vorliegen von multiplem Testen möchte ich zusätzlich die p-Werte "bonferroni-korrigieren". Da ich insgesamt 3 Vergleiche gemacht habe, multipliziere ich jeden p-Wert mit 3 und schaue, ob er danach weiterhin unterhalb des Signifikanzniveaus liegt.

Eine "einfache" Antwort wäre super. Danke