Alpha-Korrektur bei ANOVA mit Bonferroni Post-hoc-Test?
Hallo,
ich untersuche Genexpressions-Unterschiede von mehreren Gruppen (2 Kontrollen und 4 Behandlungsgruppen an drei verschiednene Tagen) . In meinem Array befinden sich n Gene, die gemessen wurden. Laut dem Wikiedia-Artikel zur Bonferroni-Korrektur müsste ich das Signifikanz-Niveau entsprechend von 0,05 auf 0,05/n setzen. Ich habe jetzt eine ANOVA durchgeführt und zudem als Post hoc-Test Bonferroni angegeben. Muss ich dann noch das Signifikanz-Niveau anpassen oder wird dies automatisch von SPSS durchgeführt?
Müsste ich eine Alpha-Korrektur ebenfalls durchführen, wenn ich nur zwei Gruppen testen würde (zB Kontrolle gegen Behandlung)?
Beste Grüße
1 Antwort
Das n bezieht sich ganz einfach auf die Anzahl der Tests, die Du machst. Du kannst für 1 Gen in 6 Behandlungsgruppen 15 paarweise Gruppenvergleiche machen, müsstest dann durch 15 teilen, wenn Du testen willst, ob alle Gruppen gleich sind. Du kannst Dich aber beschränken auf die 8 Vergleiche Behandlung vs. Kontrolle, dann musst Du nur durch 8 teilen.
Andererseits könntest Du, falls ich Dich richtig verstanden habe, auch die n Gene innerhalb einer Gruppe vergleichen, dann müsstest Du durch n*(n+1)/2 teilen, da es soviel Vergleiche gibt.
Was SPSS da macht, weiß ich nicht, es sollte (wie in SAS) Optionen dafür und dazu die Dokumentation geben. Wenn nicht, könntest Du einfach 2 Vergleiche auswählen und sie einmal in einer ANOVA zusammen und dann einzeln durchführen, dann siehst Du ja, ob die Ergebnisse gleich sind (-> Bonferroni-Korrektur nötig) oder schon angepasst.
Übrigens sind Bonferroni-Korrekturen extrem konservativ, es werden also starke Voraussetzungen an die Entdeckung von Unterschieden gesetzt, es geht ja darum, ob irgendeiner dieser vielen Tests signifikant wird, und da vielfaches Testen die Ws dafür, dass eines davon signifikant wird, erhöht. Es gibt andere Korrekturen, z. B. sequentielles Testen, die weniger konservativ sind, indem man eine plausible Reihenfolge der Tests vorgibt. Viel Spaß mit z.B. Wikipedia.
2 Gruppen bei 1 Gen testen ist ein Vergleich, also keine weitere Korrektur.