Hallo,
ich untersuche 3 Gruppen (Ältere Geschwisterkinder, jünger Geschwisterkinder und Einzelkinder) auf Unterschiede bezüglich emotionaler Kompetenz. Ich habe dafür insgesamt 3 Fragebögen, welche nochmals in 5-10 Unterskalen aufgeteilt wurden. Ich möchte gucken, ob sich die drei Gruppen von einander unterscheiden. Dafür habe ich die ANOVA angewendet. Nun möchte ich jeweils zwei Gruppen miteinander vergleichen (Jüngere-Einzelkinder) und (Ältere-Einzelkinder) und gucken ob es Unterschiede in den Mittelwerten gibt mit einem T-Test.
Zum Beispiel: Ich habe einen T-Test für die Skala "Akzeptanz" mit einem Signifikanzwert von .077 (Beim Vergleich von Ältere Geschwisterkinder und Einzelkinder). Diese Skala gehört zu einem Fragebogen und ist eine von insgesamt 9 Skalen für diesen Fragebogen. Nun führe ich 8 weitere T-Tests durch für die jeweiligen Skalen des einen Fragebogens z.B. "Verstehen" etc. Muss ich nun für das Signifikanzniveau eine Bonferroni Korrektur vornehmen mit 9*0.077 (Für den Fragebogen in dem sich die Skala Akzeptanz befindet gibt es insgesamt 9 Skalen) ODER gar nicht korrigieren, da ich nur "einen" T-Test für die eine Skala mit den Gruppen "Älter" und "Einzelkind" durchführe ODER muss ich die Signifikanz mit der Anzahl ALLER insgesamt durchgeführten T-Tests multiplizieren? Da ich noch mehr Fragebögen mit vielen Skalen habe, komme ich am ende auf vllt insgesamt 50 durchgeführte T-Tests.
Auf dem Bild habe ich die Signifikanzen markiert und die jeweiligen Skalen des Fragebogens.
Zusammengefasst: 1. Muss ich wenn ich immer nur eine Skala auf Mittelwertsunterschiede mit zwei Gruppen Teste, überhaupt eine Korrektur machen? ODER
2.Muss ich wenn ich alle 10 Mittelwerte der Skalen EINES Fragebogens mit insgesamt zwei Gruppen vergleiche dann immer nur für diesen Fragebogen eine Korrektur vornehmen also aus ,342 wird 1,000 etc? ODER
3.Muss ich immer eine Korrektur vornehmen, aber dann mit der INSGESAMTEN Anzahl der durchgeführten T-Tests (was eben locker 50 sein könnten)
Danke euch!
