power analysis aneb co to vlastně znamená
DESCRIPTION
Power analysis aneb Co to vlastně znamená. P 0.05 (Podle Scheiner & Gurevitch 2001: Desing and analysis of ecological experiments. 2nd ed. Oxford Univ. Press). Rozhodovací tabulka. Effect size. Absolute effect size – zásahem vzroste biomasa o 100 g.m -2 - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Power analysisaneb
Co to vlastně znamená
P<0.05
A hlavně co znamená P>0.05
(Podle Scheiner & Gurevitch 2001: Desing and analysis of ecological experiments. 2nd ed. Oxford Univ. Press)
Rozhodovací tabulka
Effect size
• Absolute effect size – zásahem vzroste biomasa o 100 g.m-2
• Relative effect size – zásahem vzroste biomasa o 5%
• Standardized effect size – standardizováno variabilitou s.d.
Síla testu závisí na effect size
Při malém počtu replikací neprokážeme i docela velký efekt, při velkém počtu replikací prokážeme i efekt, který nemá biologický význam
Na co nám odpoví Power analysis
• Dává nám závislost síly testu na velikosti efektu, variabilitě dat a velikosti sledovaného výběru (sledovaných výběrů)
• Pomůže nám naplánovat experimet, nebo se hodí v případě, že test vyšel neprůkazně
Example 1 – correlation coefficient
• Relationship between no of species and biomass (and I expect linear relationship)
• How many quadrat I need to get significant result?
• Factors which I need to know – Expected value of correlation coefficient in the
(statistical) „population“ (i.e. The effect size, the size of deviation from the H0)
– Required power of the test
Example 2 – t-test
• Difference in no of species between mown and unmown plots (independent samples)
• What I need to know: Expected difference, „population“ sigma – homoscedascity expected
• S.E.S.= Difference/sigma
• Required power of the test
• How many quadrats I need
Es = S.E.S. = Difference/Sigma
Možné otázky• Biologický smysl má zvýšení produkce semen po
odstranění konkurenta o 10% (číslo vycucané z prstu nebo podložené nějakou evoluční úvahou); zvýšení produkce hnojením je rentabilní, jen pokud výnos vzroste od jednu tunu na hektar.
• Předpokládá se, že znám variabilitu dat (kvalifikovaně odhadnu, nebo znám z předchozích pokusů)
• Kolik potřebuji opakování v každé skupině, abych takový efekt prokázal (tj. abych nulovou hypotézu o neexistenci efektu zamítl na 5% hladině významnosti) s pravděpodobností alespoň 90% (síla testu, tj 1-β)
• Nebo: Jakou jsem měl šanci daný efekt prokázat při daných velikostech výběru
Zavádějící slovo „significant“
• Významný statisticky nemusí znamenat významný biologicky
• (Skoro) každá nulová hypotéza je nepravdivá – pak záleží často jen na počtu replikací, které jsme schopni udělat, zda dostaneme signifikantní výsledek (naštěstí jsme většinou omezeni v počtu replikací – pozor na možnosti „computerized sampling“)
• Power analysis
Mě se líbí přístup:
Pozor – co je pod a co je nad zero effect není zde z hlediska logiky zamítnutí důležité
Tento přístup lze použít pro plánování počtu replikací (jak široký potřebuju CI)
Když uvedu CI, tak mi to dává představu, i když nemám a priori stanovenou minimální velikost bioélogicky smysluplného efektu