Transcript Ekologie parazita

Práce s výsledky statistických
studií
Obsah
•
•
•
•
Určování kauzality
Vícečetné testy
Síla statistického efektu
Spojování výsledků z nezávislých testů
Obsah
•
•
•
•
Určování kauzality
Vícečetné testy
Síla statistického efektu
Spojování výsledků z nezávislých testů
Asociace x kauzalita
1)
2)
A
3)
A
B
A
X
4)
B
A
X
B
B
Zjišťování kauzality
• Asociace mezi jevy A a B
– A je podmínka nutná (když B tak vždy A)
– A je podmínka dostačující (když A tak vždy B)
– A je podmínka nutná a zároveň dostačující (když B tak vždy A
a zároveň když A tak vždy B)
– A zvyšuje pravděpodobnost B (když A tak častěji B a naopak)
• Časová následnost (temporalita)
• Průvodní variance (korelace s intenzitou či
četností)
• Věcné opodstatnění (plauzibilita), u publikovaných
dat to může být naopak…
• Reprodukovatelnost
• Specifita (jeden faktor – jeden následek)
• Koherence se současnými teoriemi a poznatky
Problémy s určováním kauzality
a) temporalita
A
B
B
nebo
B
A
B
čas
C
A
B
C
D
E
F
C
nebo
A
C
A
b) síla asociace
A
D
B
Temporalita
vyhynutí dešťovek
vymizení chodbiček
suchomilné rostliny
úbytek vlhkosti
čas
t1
t2
2D : 4D index
♀
0,99
P
0,98
L
♂
0,97
P
0,98
L
Mění toxoplasmosa prsty, nebo mění
testosteron riziko infekce?
vývoj
prstů
prenatální
testosteron
infekce
poměr
prstů
postnatální
testosteron
protilátky
Obsah
•
•
•
•
Určování kauzality
Vícečetné testy
Síla statistického efektu
Spojování výsledků z nezávislých testů
Problém vícečetných testů
Řešení problému vícečetných testů
•
•
•
•
•
Předem vyloučit nadbytečné proměnné
Sekundární indexy (a priori)
Faktorová analýza (posteriori)
Bloky testů – ujasnit si předem
Bonferroniho korekce (nejkonzervativnější)
obvykle α/n respekt. pn
správně: 1 – (n-tá odmocnina z α)
• Postupná Bonferroniho korekce - veličinu
s
nejmenším p testovat na hladině α/n, další na α/(n -1), atd.
• Zpětná postupná Bonferroniho korekce
- veličinu s největším p testovat na hladině α, další na α/2, atd.
• Postupná FDR korekce
- seřadit a testovat od nejmenšího p dokud pk ≤ k × α/n, k: pořadí,
zamítni prvních k nulových hypotéz
Řešení problému vícečetných
testů
• P-plot a zaostřené Bonferroniho metody
(García V.L. Escaping the Bonferroni iron claw in ecological studies. OIKOS 105,
657-663, 2004.)
počet nesignifikantních testů (n*) = (1/beta*) – 1, beta* směrnice vyznačené přímky
Obsah
•
•
•
•
Určování kauzality
Vícečetné testy
Síla statistického efektu
Spojování výsledků z nezávislých testů
Síla statistického efektu
• Nemusí souviset s p ! (na dostatečně velkém
souboru se projeví i „neexistující“ efekt
• v případě korelace a ANOVA lze použít podíl
vysvětlené variability (R2), (GLM: η2) v
případě t-testu Hedkinsovo d (rozdíl mezi
skupinami/S.D.)
• v ekologii a evoluci i „malé“ efekty významné
95% publikovaných efektů vysvětluje 1,997,5% variability). d=0,2 malý, 0,5 střední, 0.8
velký efekt. (reakční rychlost x brzdná dráha)
Obsah
•
•
•
•
Určování kauzality
Vícečetné testy
Síla statistického efektu
Spojování výsledků z nezávislých testů
Spojování výsledků z různých
studií
Souvisí fluktuační asymetrie s fitnis když p=0,09, 0,07, 0,11?
• Fisherova metoda výpočtu celkové
signifikance:
Chí2 = -2 SUMA(ln(p)), c stupňů volnosti
(c: počet testů)
Chí2 = -2 * (-2.41) + (-2,66) + (-2,21)=14,55
P = 0.02
• metaanalýza
Metaanalýza
• Bere v úvahu sílu a směr naměřeného
efektu i velikost studovaného souboru
• Síla efektu (podíl vysvětlené variability
(R2), nebo Hedkinsovo d (rozdíl/S.D.)
• Metaanalýza umožňuje odhalit chybějící
výsledky (publikační bias)
• trychtýřový graf
Metaanalýza
Trychtýřový graf
velikost efektu
Simulované data, náhodně vytvořeno
100 vzorků velikosti 50-2000 ze
souboru s normálním rozdělením,
průměrem 1 a směrodatnou
odchylkou 10. Křivky ohraničují oblast
zahrnující 95% vzorků o dané
velikosti. Černé body jsou vzorky,
jejichž průměr se signifikantně liší od
0, prázdné odpovídají vzorkům,
jejichž průměr se signifikantně neliší
od 0. Graf má trychtýřovitý tvar pouze
tehdy, když se neuplatní publikační
bias a když budou publikovány i
studie s nesignifikantním výsledkem.
Thornton and Lee 2000
velikost vzorku
Metaanalýza
Efekt fluktuační asymetrie na reprodukční úspěch
vážená velikost efektu
0,4
0,0
0,4
-0,4
-1,2
-1,6
91
93
95
97
rok publikace
Simmons a spol. 1999
99
Shrnutí
• Pozor na rozdíl mezi asociací a
kauzalitou
• Pozor na mnohočetné testy
• Jak měřit sílu efektu, co je v biologii
slabý a co silný efekt.
• Pozor na záludnosti metaanalýzy