Projektowanie rigorystycznych prób elietywistycznych dla badań apiarystycznych

Podstawowy problem, który próby elietywistyczne w polach muszą rozwiązać

Zdolność kolonii do przetrwania i rozwijania się jest wpływaną jednocześnie przez genetykę, wiek królowej, dostęp do forage, pogodę, ciśnienie chorobowe oraz historię zarządzania. Każdy z tych czynników może ukryć się za efektem leczenia, jeśli nie zostanie on odpowiednio kontrolowany. Cel projektowania eksperymentalnego nie polega jedynie na zbieraniu danych, ale na organizacji ich zbierania tak, aby jedyna systematyczna różnica między grupami była wynik testowanego leczenia, co pozwala przypisać dowolne obserwowane różnice w wynikach wyłącznie do tego leczenia, a nie do czynnika konfuzji, który przypadkowo się z nim zgadza.

Próby pola w hodowli owiec są naturalnie trudniejsze do kontroli niż eksperymenty laboratorium ze względu na niemożność przenoszenia kolonii bez spowodowania szkód, różnice mikroklimatu i dostępu do forage między apiarnicami oraz fakt, że jednostka badawcza (kolonia) jest złożonym, zmieniającym się systemem biologicznym, a nie statyczną rzeczą. Dobry projekt akceptuje te ograniczenia i działa wokół nich świadomie, a nie ignorując ich.

Replicacja i jednostka analizy

Najczęstsza błąd projektowy w badaniach z zakresu hodowli owadów to pseudoreplicacja: traktowanie wielu gniazd w tym samym stadzie, które są wyexponowane do tego samego źródła pączka i warunków pogodowych, jako niezależne powtórzenia, gdy faktycznie nie są one wzajemnie niezależne ani nie zależą od specyficznych warunków tego stada. Jeśli jednostką prawdziwie niezależną jest stadie a nie pojedyncze gniazdo, to badanie z dwudziestoma gniazdami rozłożonymi tylko na dwóch stadoch efektywnie ma wielkość próby równą dwa dla wszystkiego, co zależy od warunków na poziomie stadia, a nie dwadzieścia.

Zanim rozpoczniesz badanie, należy określić poprawną jednostkę powtórzenia i dopasować analizę statystyczną do tej jednostki (na przykład używając stada jako zmiennego losowego w modelu mieszanych zamiast analizować pojedyncze gniazda jako niezależne). To zapobiega badaniom podawaniu fałszywej pewności w swoich wnioskach. Gdzie prawdziwie niezależnych stadoch jest ograniczone, badacze powinni być jasno zaznaczycieli tego ograniczenia i interpretować wyniki odpowiednio, a nie nadmiernie podkreślając dokładność.

Blokiowanie do kontroli znanych źródeł zmiennych

Grupy blokowe osadzają jednostki eksperymentalne, które dzielą wspólny źródło zmiennych, takie jak lokalizacja stajni, siła kolonii na początku badania lub wiek królowej, co prowadzi do porównań wewnątrz każdej grupy blokowej, a nie między całą nieszczelnie kontrolowaną populacją. Projekt blokowy zupełny osadza każdy zbadany przepis raz w każdym bloku, gwarantując, że znane konfuzory, takie jak różnice w dostępie do pastwiska pomiędzy lokalizacjami, są równomiernie rozłożone między przepisami, a nie przypadkowo skoncentrowane w jednej grupie.

Wybór zmiennych blokujących wymaga oceny: osadzanie na czynniku, który okazuje się nie mieć znaczenia, kosztuje siłę statystyczną bez korzyści, podczas gdy brak osadzenia na czynniku, który ma znaczenie, pozostawia konfuzor nieszczelnie kontrolowany. Dane bazowe zbierane przed przydzielaniem zbadania (początkowa siła kolonii, obciążenie owadami czy pole powierzchni pchły) są zwykle najbardziej wiarygodnym przewodnikiem, który zmiennych blokujących rzeczywiście mają znaczenie dla danego badania.

Metody losowania, które wytrzymują na badaniu

Losowanie pozwala badaczowi stwierdzić, że dowolna różnica między grupami traktów leczniczych wynika z przypadku, a nie z systematycznego błędu, i jest podstawą ważności testów statystycznych standardowych. Proste losowanie (takie jak rzut monetą lub generator liczb losowych przypisujący każdemu jednostce) działa dobrze dla dużych próbek, ale dla małych próbek typowych dla badań apiarystycznych może spowodować przypadkowe grupy niezrównoważone, na przykład siedem silnych koloni skoncentrowanych w jednym zgrupowaniu i tylko trzy w drugim.

Metody ograniczone losowania rozwiązują to problem: losowanie blokowe zapewnia równe wielkości grup w każdym bloku, a losowanie stratowane najpierw sortuje jednostki do stratach na podstawie znanej współzależności (takiej jak początkowa siła kolonii) przed losowaniem wewnątrz każdego strata, gwarantując równowagę na tej współzależności bez renegocji ważności statystycznej, którą zapewnia prawdziwe losowanie. Niezależnie od wybranego metody, sekwencja losowania powinna być generowana i zapisywana przed jakimkolwiek przypisaniem jednostek, a optymalnie z zasadniczym siedemcem, aby można było potwierdzić po przypisaniu, że przypisanie nie zostało wpływowane, nawet nieświadomie, przez to, które kolonie wyglądały najsilniej w danym dniu.

Czesci projektu często bledne i jak je wykryć wczesniej

Zakłócenie spowodowane sezonem jest łatwo pominąć: badanie, które zainstaluje grupę badawczą wiosną i kontrolną grupę później w lato, zakłóca traktament przez sezon, ponieważ zachowania kolonii ulegają znacznym zmianom pośród roku niezależnie od jakiekolwiek interwencji. Podobnie, niepleśnie ocena, gdzie osoba oceniająca siłę kolonii wie, który traktat otrzymała skrzynia pszczelnicza, wprowadza bias obserwatora nawet wśród dobrotliwie zamiłowanych w badania badaczy; zakłócanie ocenika do przypisania traktamentu gdzie to możliwe, znacznie pozwala na poprawienie wiarygodności badania.

Przed rozpoczęciem dowolnego badania polowego warto napisać krótki dokument zawierający pełną historię kauzalną, którą projekt ma testować, a następnie świadomie szukać każdej możliwej alternatywnej wytłumaczenia, które podejrzliwy recenzent mógłby podnieść. Rozwiązanie tych alternatywnych wyjaśnień poprzez blokowanie, losowanie, zakłócanie lub jasne przyznawanie ich ograniczeń przed rozpoczęciem zbierania danych jest znacznie przekonującejsze i taniej niż próbka obrony zepsutego projektu po fakcie.

Często zadawane pytania