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