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 B A B 3) 4) A A X 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 B D A B nebo C A B A čas b) síla asociace A B C A B C nebo D E F A C B

Temporalita vyhynutí dešťovek vymizení chodbiček úbytek vlhkosti suchomilné rostliny t1 t2 čas

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 1,99-7,5% 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 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 efektu velikost vzorku

Metaanalýza Efekt fluktuační asymetrie na reprodukční úspěch 0,4 0,0 vážená velikost efektu -0,4 -1,2 -1,6 91 93 95 97 99 rok publikace Simmons a spol. 1999

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