Hallo zusammen,
folgende Situation in meiner Master-Arbeit:
3 Gruppen:
1. Patienten 1 (P1)
2. Patienten 2 (P2)
3. Gesunde Kontrollen (HC)
Ich habe 11 neurokognitive Messwerte und möchte nun unter Kontrolle von Alter, IQ & Depressivität-Score Gruppenunterschiede
für die Testwerte herausfinden.
Mein bisheriger Ansatz:
Ich rechne 11 univariate Varianzanalysen mit Kovariaten (ANCOVAs), erkläre hierbei den Testwert anhand der Gruppenvariable und nehme Alter, IQ & Depressivität als Kovariaten auf.
Das ganze klappt in SPSS, anhand des GLM, wunderbar. Ich habe signifikante ergebnisse und anhand Post-hoc (Bonferroni) auch sig. Gruppenkontraste raus.
Nun meine
1. Frage bzgl. des Alpha-Niveaus:
Meiner Ansicht nach liegt hier eine Situation mit multiplem Testen vor, da ich mehrere Maße auf Basis der gleichen Stichprobe teste.
Demnach müsste ich das Alpha-Niveau von 0.05 auf 0.05/11 = 0.0045 korrigieren und nurnoch p-Werte unterhalt dieser Grenze als signifikant ansehen, stimmt das?
2. Frage:
Kann ich stattdessen auch eine MANCOVA rechnen, also eine mutivariate Varianzanalyse in der ich alle Testwerte auf einmal anhand der Gruppenzugehörigkeit erkläre + wieder Kovariaten?
Was währe der Unterschied zur o.g. Variante und kann ich damit das alpha-Problem umgehen?
Danke & VG
DaNylz