| Re:Kekulé zum Thema |  |
Das mit den 44 vs. 45 Testpaaren ist natürlich schon peinlich. Aber geschenkt!
Das ganze Problem hier ist, dass das Manuskript eine ziemlich spezifische Frage in den Mittelpunkt stellt:
Gibt es signifikante Unterschiede zwischen Kindern und Erwachsenen was SARS-Cov2 Viruslast angeht.
Aber die statistische Analyse geht in eine andere Richtung. Was hier nämlich gemacht wird, ist folgendes: (1) Shapiro Test auf Normalverteilung und Levene Test auf Varianzgleichheit. (2) Kruskal-Wallis Test um zu schauen ob es irgendeinen Unterschied zwischen den (10/6) Gruppen gibt. (3) Post hoc Tests (Tukey, Dunn, Pairwise T-test) um zu schauen ob es signifikante Unterschieden zwischen bestimmten Gruppenpaaren gibt.
Die Frage, die die statistische Analyse also beantwortet, ist:
Gibt es signifikante Unterschiede zwischen irgendwelchen Gruppenpaaren was SARS-Cov2 Viruslast angeht.
Es handelt sich also um eine a posteriori anstatt a priori Analyse. Das Problem ist, dass diese Art der Analyse natürlich an Sensitivität einbüsst, weil sie die erhöhte Rate an Typ I Fehlern kompensieren muss, die eben eine Konsequenz der vielen (unnötigen) Vergleiche ist. Das wird ganz besonders deutlich wenn sich dies anhand von vielen paarweisen T-Tests veranschaulicht, die in diesem Fall mit der Bonferroni-Methode (die natürlich besonders konservativ ist) korrigiert wurden.
Die statistische Analyse kreist also ohne irgendwelchen Grund um die zentrale Frage herum und büsst dadurch an Auflösung ein. Es gäbe einen viel einfacheren Weg um diese a priori Frage zielstrebig und direkt zu beantworten:
(1) Daten werden grob in Kinder und Erwachsene eingeteilt. Vielleicht kommen Senioren in eine extra Gruppe. Allein dadurch wird eine bessere statistische Power in der Gruppe 1-20 erreicht.
(2) Wilcoxon Rank Sum Test zwischen Kindern und Erwachsenen. BAM!