The consequences of spatial structure for the design and analysis of ecological field surveys
Notice bibliographique
Résumé
In ecological field surveys, observations are gathered at different spatial locations. The purpose may be to relate biological response variables (e.g., species abundances) to explanatory environmental variables (e.g., soil characteristics). In the absence of prior knowledge, ecologists have been taught to rely on systematic or random sampling designs. If there is prior knowledge about the spatial patterning of the explanatory variables, obtained from either previous surveys or a pilot study, can we use this information to optimize the sampling design in order to maximize our ability to detect the relationships between the response and explanatory variables? The specific questions addressed in this paper are: a) What is the effect (type I error) of spatial autocorrelation on the statistical tests commonly used by ecologists to analyse field survey data? b) Can we eliminate, or at least minimize, the effect of spatial autocorrelation by the design of the survey? Are there designs that provide greater power for surveys, at least under certain circumstances? c) Can we eliminate or control for the effect of spatial autocorrelation during the analysis? To answer the last question, we compared regular regression analysis to a modified t‐test developed by Dutilleul for correlation coefficients in the presence of spatial autocorrelation. Replicated surfaces (typically, 1000 of them) were simulated using different spatial parameters, and these surfaces were subjected to different sampling designs and methods of statistical analysis. The simulated surfaces may represent, for example, vegetation response to underlying environmental variation. This allowed us 1) to measure the frequency of type I error (the failure to reject the null hypothesis when in fact there is no effect of the environment on the response variable) and 2) to estimate the power of the different combinations of sampling designs and methods of statistical analysis (power is measured by the rate of rejection of the null hypothesis when an effect of the environment on the response variable has been created). Our results indicate that: 1) Spatial autocorrelation in both the response and environmental variables affects the classical tests of significance of correlation or regression coefficients. Spatial autocorrelation in only one of the two variables does not affect the test of significance. 2) A broad‐scale spatial structure present in data has the same effect on the tests as spatial autocorrelation. When such a structure is present in one of the variables and autocorrelation is found in the other, or in both, the tests of significance have inflated rates of type I error. 3) Dutilleul's modified t‐test for the correlation coefficient, corrected for spatial autocorrelation, effectively corrects for spatial autocorrelation in the data. It also effectively corrects for the presence of deterministic structures, with or without spatial autocorrelation. The presence of a broad‐scale deterministic structure may, in some cases, reduce the power of the modified t‐test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,237 | 0,514 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».