Preview

Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева

Расширенный поиск

Часто встречающиеся неточности и ошибки применения статистических методов в почвоведении

https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-102-164-182

Полный текст:

Аннотация

Рассматриваются наиболее распространенные неточности и ошибки применения статистических методов, встречающиеся в отечественных публикациях по почвоведению. При обозначении случайных величин и параметров распределений греческими буквами нужно обозначать те, что относятся к генеральным совокупностям, а латинскими – к выборочным. Подробное описание эксперимента и того, к чему относятся повторности, позволяет делать корректные выводы из работы. Необходимо избегать мнимых повторностей, когда результаты в близко расположенных точках опробования рассматриваются как характеристики изменчивости почв на больших расстояниях. Расширение списка описательных статистик позволит использовать конкретное исследование в мета-анализе. Расчет доверительного интервала для среднего с использованием критерия Стьюдента при разных уровнях значимости расширяет рамки возможных значений среднего, однако такой подход оправдан лишь в том случае, если показатель не слишком сильно отличается от нормального распределения. При проверке статистических гипотез необходимо обращать внимание не только на уровень значимости, но и на мощность критерия. Гипотеза о нормальности распределения может быть проверена при помощи различных критериев. Успех применения критерия зависит не только от истинности нулевой гипотезы (действительно нормального распределения), но и от других причин: от объема выборки и от альтернатив, относительно которых критерий проверяет гипотезу. Любое утверждение о виде связи между признаками на основании коэффициента корреляции (Пирсона или Спирмена) бессмысленно без указания числа повторностей, так как именно число повторностей определяет значимость отличия коэффициента корреляции от нуля. Предлагается, чтобы авторы и рецензенты статей обращали более пристальное внимание на такие ошибки.другие. Каждая из этих тем требует отдельного подробного обсуждения. Однако, если на обсуждаемые вопросы будут обращать внимание авторы статей и рецензенты, качество публикаций в отечественных журналах должно улучшиться, а интерпретации результатов будут более обоснованы.

Об авторах

В. П. Самсонова
МГУ им. М.В. Ломоносова; РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева
Россия
119991, Москва, Ленинские горы, 1; 127550, Москва, ул. Тимирязевская, 49


Ю. Л. Мешалкина
МГУ им. М.В. Ломоносова; РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева
Россия
119991, Москва, Ленинские горы, 1; 127550, Москва, ул. Тимирязевская, 49


Список литературы

1. Благовещенский Ю.Н. Тайны корреляционных связей в статистике. М.: ИНФРА-М, 2009. 158 с.

2. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений, М.: Стандартинформ, 2009. 58 с.

3. ГОСТ Р 50779.10-2000. Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения, М.: Стандартинформ, 2005. 46 с.

4. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: МГУ, 1995. 320 с.

5. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012. 816 с.

6. Козлов М.В. Мнимые повторности (pseudoreplication) в экологических исследованиях: проблема, не замеченная российскими учеными // Журнал общей биологии. 2003. Т. 64. № 4. С. 292–307.

7. Лемешко Б.Ю., Рогожников А.П. О нормальности погрешностей измерений в классических экспериментах и мощности критериев, применяемых для проверки отклонения от нормального закона // Метрология. 2012. № 5. С. 3–26.

8. Кондрашкина М.И. Влияние размера и формы образца на информацию о почвенном объекте: Автореферат дис. ... канд. биологических наук: 03.00.27. М., 1991. 24 с.

9. ПНД Ф 16.2.2:2.3.71-2011. Количественный химический анализ почв. Методика измерений массовых долей металлов в осадках сточных вод донных отложениях, образцах растительного происхождения спектральными методами.

10. Hurlbert S.H. Pseudoreplication and the design of ecological field experiments // Ecological Monographs. Vol. 54 (2). 1984. P. 187–211.

11. Gurevitch J., Hedges L.V. Meta-analysis. Combining the results of independent experiments // Design and analysis of ecological experiments / Schneider SM, Gurevitch J (eds). Oxford University Press. Oxford. USA. 2001. P. 347–369.

12. Oldfield E.E., Bradford M.A., Wood S.A. Global meta-analysis of the relationship between soil organic matter and crop yields // Soil. Vol. 5. Iss. 1. 2019. P. 15–32.

13. Webster R. Statistics to support soil research and their presentation // European Journal of Soil Science. 2001. Vol. 52. P. 331–340.


Для цитирования:


Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л. Часто встречающиеся неточности и ошибки применения статистических методов в почвоведении. Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2020;(102):164-182. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-102-164-182

For citation:


Samsonova V.P., Meshalkina J.L. Common inaccuracies and errors in the application of statistical methods in soil science. Dokuchaev Soil Bulletin. 2020;(102):164-182. (In Russ.) https://doi.org/10.19047/0136-1694-2020-102-164-182

Просмотров: 180


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0136-1694 (Print)
ISSN 2312-4202 (Online)