Псевдорепликация

Псевдорепликация (иногда ошибка единицы анализа) ^{[ 1 ]}) имеет множество определений. Псевдорепликация была первоначально определена в 1984 году Стюартом Х. Херлбертом. ^{[ 2 ]} как использование статистических выводов для проверки эффектов лечения с использованием данных экспериментов, в которых либо лечение не воспроизводится (хотя образцы могут быть воспроизведены), либо повторы не являются статистически независимыми. Впоследствии Миллар и Андерсон ^{[ 3 ]} определил это как особый случай неадекватной спецификации случайных факторов, когда присутствуют как случайные, так и фиксированные факторы. Иногда это узко интерпретируется как увеличение количества образцов или повторов, которые не являются статистически независимыми. ^{[ 4 ]} В этом определении не учитывается смешение эффектов единицы и лечения в неправильно указанном F-коэффициенте . На практике неправильные коэффициенты F для статистических тестов фиксированных эффектов часто возникают из-за коэффициента F по умолчанию, который формируется на основе ошибки, а не смешанного члена.

я ленивый ^{[ 5 ]} определил псевдорепликацию как проблему коррелированных выборок (например, из продольных исследований ), где корреляция не принимается во внимание при вычислении доверительного интервала для выборочного среднего значения. О эффекте серийной или временной корреляции см. также центральную предельную теорему цепи Маркова .

Проблема неадекватной спецификации возникает, когда обработки назначаются единицам, входящим в подвыборку, а F-отношение обработки в таблице дисперсионного анализа ( ANOVA ) формируется относительно среднего квадрата остатков, а не относительно среднего квадрата среди единиц. Отношение F к среднему квадрату в пределах единицы подвержено смешиванию эффектов обработки и единицы, особенно когда количество экспериментальных единиц невелико (например, четыре резервуара, два обработанных резервуара, два необработанных, несколько подвыборок на резервуар). Проблема устраняется путем формирования F-коэффициента относительно правильного среднего квадрата в таблице ANOVA (резервуар по обработке MS в приведенном выше примере), где это возможно. Проблема решается путем использования смешанных моделей. ^{[ 3 ]}

Херлберт сообщил о «псевдорепликации» в 48% изученных им исследований, в которых использовалась статистика выводов. ^{[ 2 ]} Несколько исследований, посвященных научным работам, опубликованным до 2016 года, аналогичным образом показали, что около половины статей подозреваются в псевдорепликации. ^{[ 4 ]} Когда время и ресурсы ограничивают количество экспериментальных единиц , а эффекты единиц не могут быть исключены статистически путем тестирования единичной дисперсии, важно использовать другие источники информации для оценки степени, в которой F-отношение искажается эффектами единиц.

Репликация

Репликация повышает точность оценки, а рандомизация обеспечивает более широкую применимость выборки к популяции. Репликация должна быть соответствующей: необходимо рассмотреть возможность репликации на уровне экспериментальных единиц в дополнение к репликации внутри единиц.

Проверка гипотез

Статистические тесты (например, t-критерий и связанное с ним семейство тестов ANOVA) основаны на соответствующей репликации для оценки статистической значимости . Тесты, основанные на распределениях t и F, предполагают однородные, нормальные и независимые ошибки. Коррелированные ошибки могут привести к ложной точности и слишком малым значениям p. ^{[ 6 ]}

Типы

Херлберт (1984) определил четыре типа псевдорепликации.

Простая псевдорепликация (рис. 5а в Hurlbert, 1984) происходит, когда на обработку приходится одна экспериментальная единица. Инференциальная статистика не может отделить изменчивость, вызванную лечением, от изменчивости, вызванной экспериментальными единицами, когда на единицу приходится только одно измерение.
Временная псевдорепликация (рис. 5c в Hurlbert, 1984) происходит, когда экспериментальные единицы различаются во времени настолько, что временные эффекты между единицами вероятны, а эффекты лечения коррелируют с временными эффектами. Инференциальная статистика не может отделить изменчивость, вызванную лечением, от изменчивости, вызванной экспериментальными единицами, когда на единицу приходится только одно измерение.
Жертвенная псевдорепликация (рис. 5b в Hurlbert, 1984) происходит, когда в анализе используются средние значения, входящие в обработку, и эти средние проверяются с учетом внутриединичной дисперсии. На рисунке 5b ошибочный коэффициент F будет иметь 1 df в среднеквадратическом числителе (обработка) и 4 df в среднеквадратическом знаменателе (2-1 = 1 df для каждой экспериментальной единицы). Правильный коэффициент F будет иметь 1 df в числителе (лечение) и 2 df в знаменателе (2-1 = 1 df для каждого лечения). Правильный коэффициент F контролирует эффекты экспериментальных единиц, но с 2 df в знаменателе у него будет мало возможностей обнаружить различия в лечении.
Неявная псевдорепликация возникает, когда стандартные ошибки (или доверительные пределы) оцениваются в пределах экспериментальных единиц. Как и в случае с другими источниками псевдорепликации, эффекты лечения не могут быть статистически отделены от эффектов, обусловленных различиями между экспериментальными единицами.

См. также

Ссылки

^ Херлберт, Стюарт Х. (2009). «Древнее черное искусство и трансдисциплинарная степень псевдорепликации» . Журнал сравнительной психологии . 123 (4): 434–443. дои : 10.1037/a0016221 . ISSN 1939-2087 . ПМИД 19929111 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Херлберт, Стюарт Х. (1984). «Псевдорепликация и планирование полевых экологических экспериментов» (PDF) . Экологические монографии . 54 (2). Экологическое общество Америки: 187–211. Бибкод : 1984ЭкоМ...54..187H . дои : 10.2307/1942661 . JSTOR 1942661 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Миллар, РБ; Андерсон, MR (2004). «Средства от псевдорепликации». Рыболовные исследования . 70 (2–3): 397–407. doi : 10.1016/j.fishres.2004.08.016 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Голипур, Бахар (15 марта 2018 г.). «Статистические ошибки могут испортить половину исследований на мышах» . Спектр | Новости исследований аутизма . Проверено 24 марта 2018 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Э, Лазич, Стэнли (14 января 2010 г.). «Проблема псевдорепликации в нейробиологических исследованиях: влияет ли она на ваш анализ?» . BMC Нейронаука . 11 . BioMed Central Ltd: 5. doi : 10.1186/1471-2202-11-5 . OCLC 805414397 . ПМЦ 2817684 . ПМИД 20074371 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Лазич, С.Е. (2010). «Проблема псевдорепликации в нейробиологических исследованиях: влияет ли она на ваш анализ?» . BMC Нейронаука . 11 (5): 5. дои : 10.1186/1471-2202-11-5 . ПМЦ 2817684 . ПМИД 20074371 .

[1] Херлберт, Стюарт Х. (2009). «Древнее черное искусство и трансдисциплинарная степень псевдорепликации» . Журнал сравнительной психологии . 123 (4): 434–443. дои : 10.1037/a0016221 . ISSN 1939-2087 . ПМИД 19929111 .

[Hurlbert-2] Перейти обратно: ^а ^б Херлберт, Стюарт Х. (1984). «Псевдорепликация и планирование полевых экологических экспериментов» (PDF) . Экологические монографии . 54 (2). Экологическое общество Америки: 187–211. Бибкод : 1984ЭкоМ...54..187H . дои : 10.2307/1942661 . JSTOR 1942661 .

[MillarAnderson-3] Перейти обратно: ^а ^б Миллар, РБ; Андерсон, MR (2004). «Средства от псевдорепликации». Рыболовные исследования . 70 (2–3): 397–407. doi : 10.1016/j.fishres.2004.08.016 .

[:0-4] Перейти обратно: ^а ^б Голипур, Бахар (15 марта 2018 г.). «Статистические ошибки могут испортить половину исследований на мышах» . Спектр | Новости исследований аутизма . Проверено 24 марта 2018 г.

[LazicStanley-5] Перейти обратно: ^а ^б Э, Лазич, Стэнли (14 января 2010 г.). «Проблема псевдорепликации в нейробиологических исследованиях: влияет ли она на ваш анализ?» . BMC Нейронаука . 11 . BioMed Central Ltd: 5. doi : 10.1186/1471-2202-11-5 . OCLC 805414397 . ПМЦ 2817684 . ПМИД 20074371 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[Lazic-6] Лазич, С.Е. (2010). «Проблема псевдорепликации в нейробиологических исследованиях: влияет ли она на ваш анализ?» . BMC Нейронаука . 11 (5): 5. дои : 10.1186/1471-2202-11-5 . ПМЦ 2817684 . ПМИД 20074371 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]