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Was versteht man unter einem familywise error?
Darunter versteht man den Fehler der akkumuliert wird wenn ein Test mehrfach auf eine Hypothese angewendet wird.
Warum keine drei t-Tests (Depressive vs. Remittierte; Depressive vs. Gesunde; Remittierte vs. Gesunde) ?
Problem der Alphafehler-Kumulierung
Jeder statistische Test hat (selbstgewählte) Irrtumswahrscheinlichkeit - Alphafehler/Fehler 1. Art (meistens: α = 0.05)
Beispiel:
α = 0.05, k = 3 Gruppen, m = 3 t-Tests
Der gemeinsame Fehler (familywise error) ist fast dreimal höher als der nominell gewählte.
Zur Kontrolle des familywise error können Prozeduren wie Bonferroni-Korrektur o. ä. verwendet werden.
Warum keine drei t-Tests (Depressive vs. Remittierte; Depressive vs. Gesunde; Remittierte vs. Gesunde) ?
Problem der Alphafehler-Kumulierung
Jeder statistische Test hat (selbstgewählte) Irrtumswahrscheinlichkeit - Alphafehler/Fehler 1. Art (meistens: α = 0.05)
Beispiel:
α = 0.05, k = 3 Gruppen, m = 3 t-Tests
Der gemeinsame Fehler (familywise error) ist fast dreimal höher als der nominell gewählte.
Zur Kontrolle des familywise error können Prozeduren wie Bonferroni-Korrektur o. ä. verwendet werden.
Tags: ANOVA, Fehler, t-Test, Varianzanalyse
Quelle: VO01
Quelle: VO01
Karteninfo:
Autor: coster
Oberthema: Psychologie
Thema: Statistik
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 21.06.2013