Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

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Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

Beitragvon Kathi82 » Fr 10. Mär 2023, 10:41

Hallo zusammen :)

meine Dozentin sagte mir ich solle im Anschluss an meine Binär logistische Regression eine Bonferroni Korrektur vornehmen. Im Internet finde ich leider keine Informationen wie man diese genau bei binär logistischen Regressionsanalysen durchführt.
Ich habe insgesamt 4 verschiedene Regressionsanalysen mit meinem Datensatz gerechnet. Verstehe ich es richtig, dass ich nun einfach für jede Analyse jeweils die signifikanten Werte zusammenrechne und wenn diese kleiner als .05 sind, gelten sie als robust?
oder kann mir jemand erklären wie genau ich die Bonferroni-Korrektur anwende?

Viele Grüße,
Kathi
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Re: Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

Beitragvon ponderstibbons » Fr 10. Mär 2023, 12:18

Welche Quellen zur Bonferroni-Korrektur hast Du herangezogen? Deine Beschreibung ist sehr ungewöhnlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

Beitragvon Kathi82 » Fr 10. Mär 2023, 13:36

Ich habe mir einige YouTube Videos angeschaut, allerdings wurde die Bonferroni Korrektur da nicht bei logistischen Regressionen gezeigt, daher weiß ich nicht ob man das einfach so übertragen kann.
Wie würde man denn eine Bonferrroni Korrektur in meinem Fall durchführen? Hast du da einen Tipp oder Literatur-Empfehlungen?
Liebe Grüße!
Kathi82
 
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Re: Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

Beitragvon ponderstibbons » Fr 10. Mär 2023, 14:56

Die macht man bei logistischen Regressionen nicht anders als bei einer Serie
von t-Tests oder Pearson-Korrelationen oder Chi²-tests oder was auch immer.
Die Korrektur bezieht sich auf die p-Werte und hat nichts mit der Analyse selbst
zu tun. https://www.statsoft.de/glossary/B/Bonf ... stment.htm

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Bonferroni Korrektur Binär Logistische Regression

Beitragvon Kathi82 » Fr 10. Mär 2023, 16:31

Vielen Dank für die Antwort und den Link!
Das bedeutet wenn ich 4 Regressionsanalysen gerechnet habe teile ich das Alpha-Niveau einfach durch 4?

Viele Grüße!
Kathi82
 
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