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Hallo!
Für mein psychologiches Experimentalpraktikum habe ich ein Experiment durchgeführt. Wie hatten 3 unterschiedliche Arten von Texten und dazu jeweils 4 Fragen zur Einschätzung der Situation.
Zu den 4 Fragen haben wir Varianzanalysen durchgeführt. Mein Tutor hat mich dazu angewiesen das Signifikanzniveau von 0,05 auf die 4 Varianzanalysen aufzuteilen also zu jeder Anova ein Signivikanzniveau von 0,0125. Dies habe ich getan.
Nun möchte ich aber außerdem berechnen, ob eine Korrelation zum Geschlecht der Probanden besteht. Ich würde nun einen Chi2 Test pro Frage machen (ist das richtig? die Fragen sind anhand einer 5 Punkte Skala bewertet worden, also Ordinalskaliert oder?) Meine Frage ist nun: Muss ich das Signifikanzniveau wieder aufteilen? Bzw. muss ich nun sogar das Signifikanzniveau von 0,05 durch 8 teilen, da ich 4 Varianzanalysen und 4 Korrelationen berechnen möchte?

Die Fragen könnten ein bisschen dämlich sein, kenne mich leider kaum aus.
Über eine Antwort wäre ich sehr dankbar!

Zu den 4 Fragen haben wir Varianzanalysen durchgeführt.

Bei ordinalskalierten Variablen an sich nicht zulässig.

Nun möchte ich aber außerdem berechnen, ob eine Korrelation zum Geschlecht der Probanden besteht. Ich würde nun einen Chi2 Test pro Frage machen (ist das richtig? die Fragen sind anhand einer 5 Punkte Skala bewertet worden, also Ordinalskaliert oder?)

Binäre versus ordinalskalierte Variable = Mann-Whitney U-Tests.

Meine Frage ist nun: Muss ich das Signifikanzniveau wieder aufteilen? Bzw. muss ich nun sogar das Signifikanzniveau von 0,05 durch 8 teilen, da ich 4 Varianzanalysen und 4 Korrelationen berechnen möchte?

Es gibt da keine eindeutigen Standards, hängt unter anderem davon
ab, wie wichtig man Fehler 1. Art und Fehler 2. Art im jeweiligen
Kontext bewertet. Fehler 2. Art werden ceteris paribus häufiger,
wenn man ein strengeres Signifikanzniveau anlegt. 0,05 / 8 dürfte
die statistische power deutlich einschränken, zumal ich davon
ausgehe, dass die Stichprobe nicht sonderlich groß ist.

Wenn sich Dein Dozent so sehr Gedanken wegen des Signifikanzniveaus macht
(aber das Skalenniveau der abhängigen Variablen zu ignorieren scheint),
wäre eine generelle Möglichkeit zu sagen, aufgrund der Vielzahl der
durchgeführten Tests wird das statistische Signifikanzniveau mit 1% statt
der üblichen 5% angenommen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hi,

- sehr relevant sind zunächst die (Taugluchkeit der) Items im einzelnen und ob und was die operationalisieren sollen
- N, ggfs n1, n2 ..

Gruß
S.