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Experimentelle Fehlerrate vs. familienweite Fehlerrate: Was ist der Unterschied und warum ist er wichtig?
Datenanalyse und Statistik sind ein unverzichtbarer Bestandteil der heutigen wissenschaftlichen Forschung, insbesondere im Prozess der Hypothesenprüfung. Wenn Forscher jedoch mehrere Hypothesentests durchführen, ist die Kontrolle des Fehleranteils besonders wichtig. An diesem Punkt müssen wir den Unterschied zwischen der experimentellen Fehlerrate (EER) und der familienbezogenen Fehlerrate (FWER) verstehen und warum wir eine oder beide kontrollieren sollten.
Die familienweise Fehlerrate ist die Wahrscheinlichkeit, bei der Durchführung einer Reihe von Hypothesentests mindestens einen Fehler vom Typ I zu begehen.
Das Konzept der familienbezogenen Fehlerquote
Das Konzept der familienbezogenen Fehlerquote wurde 1953 vom Statistiker John Tukey vorgeschlagen. Es ist speziell auf einen bestimmten Satz von Tests ausgerichtet, nämlich eine „Familie“ von Tests. In der Statistik liegt ein Fehler erster Art vor, wenn Sie irrtümlicherweise eine Hypothese ablehnen, die eigentlich wahr (also null) ist. Dies bedeutet, dass bei der Durchführung mehrerer Tests das Gesamtergebnis beeinträchtigt wird, wenn ein einzelner Test falsch ist.
Die experimentelle Fehlerrate beschreibt die Wahrscheinlichkeit, innerhalb eines bestimmten Experiments mindestens einen Fehler erster Art zu machen.
Die Bedeutung der experimentellen Fehlerrate
Bei der experimentellen Fehlerrate geht es hingegen um die Prüfung des gesamten Experiments, also um alle in einem Experiment durchgeführten Tests. Diese Einstellung bedeutet, dass bei der Analyse der Ergebnisse das Gesamtergebnis sorgfältig berücksichtigt werden muss, wenn ein einzelner Test falsch ist.
Warum ist es wichtig, zwischen beiden zu unterscheiden?
Das Verständnis des Unterschieds zwischen diesen beiden Konzepten ist für die richtige Interpretation von Forschungsergebnissen von entscheidender Bedeutung. Da es sich bei FWER um eine Fehlerkontrolle für eine Reihe von Hypothesentests handelt und bei EER der Schwerpunkt eher auf der Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit des gesamten Experiments liegt, kann diese Unterscheidung akademischen Forschern dabei helfen, die Ergebnisse von Hypothesentests genauer zu interpretieren und zu reflektieren.
Strategien zur Kontrolle der Fehlerquote
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diese Fehlerraten zu kontrollieren, darunter das Bonferroni-Verfahren, das Šidák-Verfahren und andere.
Diese Methoden sollen das Fehlerrisiko bei der Durchführung mehrerer Tests verringern. Beispielsweise reduziert die Ferroni-Methode die Gesamtfehlerrate durch die Verteilung des Signifikanzniveaus auf die Tests. Die Shidak-Methode bietet eine wirkungsvollere, aber leicht verbesserte Kontrollmöglichkeit.
Der Einfluss familienbezogener und experimenteller Fehlerquoten
Die Kontrolle der familienbezogenen Fehlerquote kann in vielen Situationen Priorität haben, insbesondere dann, wenn die Studienergebnisse erhebliche Auswirkungen auf klinische oder politische Entscheidungen haben können. Im Gegensatz dazu werden experimentelle Fehlerraten typischerweise bei Methoden verwendet, die eine größere Vielfalt und Flexibilität erfordern.
AbschlussZusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl die familienbezogene Fehlerrate als auch die experimentelle Fehlerrate dazu dienen sollen, Fehler I. Typs bei der Durchführung von Tests mit mehreren Hypothesen zu verhindern, die anwendbaren Szenarien und Kontrollstrategien jedoch unterschiedlich sind. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Forschern, bei der Gestaltung von Experimenten bessere Entscheidungen zu treffen.
Wie also gelingt Ihnen bei der Planung von Experimenten und der Analyse von Daten die ausgewogene Balance zwischen der Kontrolle der familienbezogenen Fehlerrate und der experimentellen Fehlerrate?
