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Hallo,
angenommen ich ziehe jeweils eine Stichprobe aus einer identischen Grundgesamtheit und untersuche
zunächst eine Zielgröße,(z.B. die Körpergröße) auf einem Signifikanzniveau von 5%, dann erwarte ich in 5% der Fälle ein signifikantes Ergebnis, obwohl ja alle aus der selben Grundgesamtheit kommen, es also in Wirklichkeit keine Unterschiede gibt. Das bedeutet, dass ich einen Alphafehler mache. Die Wahrscheinlich des Alphafehlers lege ich mit dem Signifikanzniveau fest, in unserem Beispiel bei einer Zielgröße 5%.
Wenn ich 100 Zielgrößen alle auf dem 5% Niveau untersuche, dann erwarte ich aber bei 5 Zielgrößen signifikante Ergebnisse, obwohl es keine Unterschiede gibt.
Wenn ich z.B. nachweisen will, dass sich Vegetarier und Fleischesser "irgendwie" unterscheiden, muss ich einfach genug Zielgrößen untersuchen (Körpergröße, Blutdruck, Schuhgröße, Kaliumspiegel, Natriumspiegel, Kopfumfang, Armlänge, Fingerdicke, etc.). Jede einzelne Zielgröße hat zwar einen Signifikanzniveau von 5%, aber wenn ich das oft genug mache, dann werde ich schon irgendeine Zielgrößen finden, bei denen sich die Stichprobe der Vegetarier von der Stichprobe der Fleichesser fälschlicherweise signifikant unterscheidet.
Dieses Phänomen nennt man Alphainflation. Das bedeutet, dass der Alphafehler insgesamt steigt.
Daher muss man das Signifikanzniveau bei mehreren Zielgrößen anpassen. Diese Anpassung nennt man dann "Alphakorrektur".
Viele Grüße
MEDI-LEARN