Experiment

1
Experimentální design
2
Experimenty vs. Observacní studie
Manipulativní experimenty jediná možnost jak
prokázat kauzální závislost ALE Casová a
prostorová merítka manipulací jsou
omezená Manipulace mají vedlejší efekty
3
Príklad exclosures pro pastvu
4
Exclosures meli menší hustotu drobných hlodavcu
????????????
5
Sloupky od plotu jsou vynikající místa pro dravce
6
Laboratory, field, natural trajectory (NTE), and
natural snapshot experiments (Diamond
1986)Laboratorní (skleníkové), terénní, Natural
Trajectory, Natural Snapshot Experiments
NTE/NSE - Natural Trajectory/Snapshot Experiment
7
Observacní studie(napr. pro korelaci prostredí a
druhového složení, nebo pro odhady charakteristik
plochy)
Random vs. regular sampling plan vzít vzorky v
pravidelní síti, nebo náhodne?
8
POZOR
I pokud jsou plochy rozmísteny náhodne (v konecne
velké ploše, což je vždy), nekteré dvojice budou
blízko sebe, a bude tam tedy urcitá
autokorelace. Pravidelná sít minimalizuje
vzdálenosti mezi sousedy.
9
Regular design vychýlené výsledky, pokud bychom
použili sít se stejnými rozmery, jako pattern
ve sledovaném území napr. kdybychom snímkovali
zorané pole, a pak se trefili všemi ctverci do
brázd jinak pravidelné rozmístení obvykle lépe
pokryje území.
10
Manipulativní experimenty Castý trade-off mezi
požadavky na realisticnost zásahu a požadavky na
statistický design and dostatecný pocet replikací
Abychom maximalizovali sílu testu, potrebujeme
hlavne hodne nezávislých replikací
Pro realisticnost, a abychom nemeli velký edge
effect, potrebujeme rozumne velké plochy se
zásahy
11
Kdybych narval krávu do ohrady 10m x 10m, nebude
to realistická simulace pastvy, nebude se tam
chovat a pást se prirozene. A na 20 hektarových
ploch asi nebudu mít prostredky.
12
Úplne náhodné usporádání Completely randomized
design
Duležité typy zásahu prirazeny plochám pomocí
nejakého náhodného procesu
Typicky analyzováno jednocestná ANOVA
13
Casto užíváme pravidelné strídání zásahu. Ty
maximalizují prumernou vzdálenost mezi plochami s
týmž zásahem.
Podobné nebezpecí jako pro rozmístení ploch v
pravidelné síti treba, kdyby všechny plochy
jednohotypu zásahu padly do brázd v opušteném
poli. Pri dvojrozmerné síti velmi nepravdepodobné
14
I toto muže být výsledek náhodného prirazení
zásahu plochám je úplne stejne pravdepodobné
jako kterékoliv jiné.
Pravidelné rozmístení se postará o to, aby
takováhla shlukkovitost nebyla možná
15
Úplné znáhodnené bloky - Randomized complete
blocks
Pro repeated measurements mužeme rozhodnout o
blocích (prípadne o prirazení zásahu plochám)
podle baseline measurement
16
ANOVA, TREAT x BLOCK interakce je užita jako
error term (tj. jmenovatel v F-testu)
17
Když se bloky liší (tj. blok má vysvetlující
schopnost) RCB design je silnejší, než kdybychom
užili úplne náhodné usporádání
18
Když blok nic nevysvetluje, usporádání v blocích
užírá stupne volnosti a tím i sílu testu
19
Latinský ctverec -Latin square design
Každý rádek a každý sloupec má práve jednu plochu
daného zásahu. V nejjednodušší podobe je pocet
replikací shodný s poctem zásahu. Pokud užijeme
pro vyhodnocení slopec i rádek jako kategoriální
promenné (incomplete three way ANOVA), dává
obvykle dost slabý test (ale jsou i jiné
možnosti). Usporádání maximalizuje vzdálenost
mezi plochami téhož zásahu.
Muže i pro jiné než prostorové usporádání.
20
Nejvetší prušvih - pseudoreplications
21
Cited 4800 times
22
(No Transcript)
23
B. Ve skutecnosti NENÍ a pseudoreplication, pokud
pro vyhodnocení použijeme správný model ANOVA
(hierarchický model s identitou plochy jako
náhodným faktorem).
24


Oksanen, L Logic of experiments in ecology is pseudoreplication a pseudoissue? OIKOS 94 27-38




Hurlbert divides experimental ecologist into
'those who do not see any need for dispersion (of
replicated treatments and controls) and those who
do recognize its importance and take whatever
measures are necessary to achieve a good dose of
it'. Experimental ecologists could also be
divided into those who do not see any problems
with sacrificing spatial and temporal scales in
order to obtain replication, and those who
understand that appropriate scale must always
have priority over replication.
25
(No Transcript)
26
(No Transcript)
27
Rozdíl významu testu, podle fixed a random factors
Hnojící experiment ve trech zemích
COUNTRY FERTIL NOSPEC 1 CZ 0.000 9.000 2 CZ
0.000 8.000 3 CZ 0.000 6.000 4 CZ 1.000 4.000 5 CZ
1.000 5.000 6 CZ 1.000 4.000 7 UK 0.000 11.000 8
UK 0.000 12.000 9 UK 0.000 10.000 10 UK 1.000 3.00
0 11 UK 1.000 4.000 12 UK 1.000 3.000 13 NL 0.000
5.000 14 NL 0.000 6.000 15 NL 0.000 7.000 16 NL 1.
000 6.000 17 NL 1.000 6.000 18 NL 1.000 8.000
28
Country jako fixed factor (tj. zajímají nás jen
ty tri studované zeme)
Summary of all Effects design
(new.sta) 1-COUNTRY, 2-FERTIL df MS
df MS Effect
Effect Error Error F p-level
1 2 2.16667 12 1.055556 2.05263 .171112 2 1 53.38
889 12 1.055556 50.57895 .000012 12 2 26.05556 12
1.055556 24.68421 .000056
Country jako random factor (tj., tri studované
plochy jsou jen náhodným výberem všech ploch
tohoto typu v Evrope - to make Brussels happy)
Summary of all Effects design
(new.sta) 1-COUNTRY, 2-FERTIL df MS
df MS Effect
Effect Error Error F p-level
1 2 2.16667 12 1.05556 2.05263 .171112 2 1 53.388
89 2 26.05556 2.04904 .288624 12 2 26.05556 12 1.0
5556 24.68421 .000056
29
Hierarchické usporádání - Nested designs
(split-plot)
30
Dve vysvštlující promenné, Treatment a Plot, Plot
je náhodný faktor vnorený v (nested in)
Treatment. V F-testech se užívají ruzné error
terms, tj. ruzné jmenovatele - efekt zásahu
Treatment je testován proti variabilite celých
ploch (Plot), efekt plochy (prakticky ne moc
zajímavý) proti residuální variabilite F(Treat)M
S(Treat)/MS(Plot) F(Plot)MS(Plot)/MS(Error nebo
se píše Resid)
31
Split plot (main plots and split plots - two
error levels) (teckované jsou plochy na vápenci,
bílé jsou plochy na granitu)
32
ROCK je MAIN PLOT factor, PLOT je náhodný faktor
vnorený (nested in) ROCK, TREATMENT je within
plot (split-plot) factor.
Jsou zde dve error levels F(ROCK)MS(ROCK)/MS(PLO
T) F(TREA)MS(TREA)/MS(PLOTTREA)
33
Sledujeme zmeny v case
Non-replicated BACI (Before-after-control-impact)
34
Analyzujeme pomocí dvoucestné ANOVA faktory Time
(before/after) and Location (control/impact) Hlavn
e nás zajímá TimeLocation interaction (tj., zda
jsou zmeny v case stejné v ovlivnené (impact) a
kontrolní (control) location)
35
Ve skutecnosti, užijeme-li non-replicated BACI,
test je vlastne založen na pseudoreplikacích.
NEUŽÍVAT V EXPERIMENTECH Pokud jde o impact
assessments, je to casto nejlepší možnost
(nechceme mít fabriku petkrát replikovanou v
území ?) (Ale ani nejlepší nemusí být vždycky
dost dobré.)
36
Replicated BACI - repeated measurements
Nejcasteji se užívá univariate repeated measures
ANOVA. Je to ve skutecnosti split-plot ANOVA,
kde TREATment je main-plot effect, cas (time) je
within-plot effect, jednotlivá individua (nebo
experimentální jednotky) jsou náhodný faktor
vnorený (nested in ) TREATment. Nejvíce nás
zajímá interackce TIMETREAT
37
(No Transcript)