Sind t Koeffiziententests in Post-hoc-Tests mit multipler Regression?

Wenn bei der multiplen Regression ein globaler F-Test signifikant ist, werden dann t-Tests (oder Wald-Tests) für die Koeffizienten als Mehrfachvergleiche und Post-hoc-Tests betrachtet und sollten sie angepasst werden?

Allgemeine Diskussion von Post-hoc-Analysen

• Post-hoc- Analysen werden normalerweise a priori gegenübergestellt , wobei Post-hoc-Analysen in gewissem Sinne nach dem Anzeigen der Daten durchgeführt werden und a priori-Analysen vor dem Anzeigen der Daten erstellt werden. In diesem Sinne sind die Begriffe eng mit den Konzepten der explorativen versus bestätigenden Datenanalyse verknüpft.
• Die prototypische Post-hoc-Analyse beinhaltet wohl den Vergleich aller paarweisen Mittelwertvergleiche im Kontext einer ANOVA, bei der drei oder mehr Ebenen mit einer der unabhängigen Variablen vorhanden sind. SPSS verfügt beispielsweise über eine Post-Hoc-Schaltfläche, die speziell für die Ausführung dieser Analyseform entwickelt wurde.
• Während paarweise Vergleiche von Gruppenmitteln das prototypische Beispiel sind, könnte jede Analyse, bei der statistische Tests durchgeführt werden, nachdem die Daten angezeigt wurden, als post hoc bezeichnet werden.
• Wenn Sie über das allgemeine Label "post hoc" nachdenken, ist es hilfreich, über seinen Zweck nachzudenken. Es wird als Vorsichtsmaßnahme bei der Verwendung von Standard-Inferenzverfahren für das vorliegende Problem verwendet, entweder weil viele Signifikanztests ausgeführt werden, oder selbst wenn nur wenige Signifikanztests durchgeführt werden, gibt es viele, die hätten durchgeführt werden können, wenn die Daten unterschiedlich gewesen wären . Daher versuchen statistische Post-hoc-Tests in der Regel, Anpassungen an den Schlussfolgerungen vorzunehmen, um die Fehlerraten des Typs I sowohl über die durchgeführten Analysen als auch über die Analysen zu steuern, die bei unterschiedlichen Daten hätten durchgeführt werden können.

Der Begriff "post hoc" bezieht sich auf Regressionskoeffizienten

• Daher könnte die Prüfung einzelner Signifikanztests auf Regressionskoeffizienten als post hoc bezeichnet werden, wenn die Prüfung nach dem Betrachten der Daten durchgeführt wird. Wenn Sie Ihre familienbezogene Fehlerrate kontrollieren möchten und die mit den Regressionskoeffizienten verbundenen Signifikanztests als Familie sehen, können Sie auch eine Bonferroni-Anpassung auf die einzelnen Signifikanztests anwenden. Allerdings könnten viele Forscher ein Gesamtmodell ganzheitlicher interpretieren, und es ist letztendlich Sache des Lesers, wie sie die mit einzelnen Koeffizienten verbundenen Signifikanztests interpretieren.
• Ich würde die Untersuchung einer Reihe von Signifikanztests für Regressionskoeffizienten nicht als "Mehrfachvergleiche" beschreiben, da ich denke, dass der Begriff "Vergleiche" eher den Vergleich von Gruppenmitteln betrifft. Ich würde einen Begriff wie "Mehrfachsignifikanztests" bevorzugen.

Dies hängt von Ihrem Wissensstand vor dem Studium ab. Wenn Sie in die Studie gegangen sind und wissen, dass es Variablen gibt, die höchstwahrscheinlich "signifikante" Prädiktoren für das Ergebnis sind, und Sie hauptsächlich am Einfluss einer neuen Maßnahme interessiert sind, beispielsweise "M1", dann ist der F-Test im Grunde genommen uninteressant und Sie interessieren sich hauptsächlich für die Beziehung von M1 zum Ergebnis. Dann sind die Merkmale der Beziehung und die statistischen Glaubwürdigkeitsmaße nicht "post hoc", sondern die primäre Studienfrage.