ROLEČEK, Jan, Milan CHYTRÝ, Michal HÁJEK, Samuel LVONČÍK a Lubomír TICHÝ. Sampling design in large-scale vegetation studies: Do not sacrifice ecological thinking to statistical purism! Folia Geobotanica. Pruhonice: Institute of Botany, 2007, roč. 42, č. 2, s. 199-208. ISSN 1211-9520.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Sampling design in large-scale vegetation studies: Do not sacrifice ecological thinking to statistical purism!
Název česky Design sběru dat ve vegetačních studiích velkého měřítka: neobětujte ekologické myšlení statistickému purismu!
Autoři ROLEČEK, Jan (203 Česká republika, garant), Milan CHYTRÝ (203 Česká republika), Michal HÁJEK (203 Česká republika), Samuel LVONČÍK (203 Česká republika) a Lubomír TICHÝ (203 Česká republika).
Vydání Folia Geobotanica, Pruhonice, Institute of Botany, 2007, 1211-9520.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10600 1.6 Biological sciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.133
Kód RIV RIV/00216224:14310/07:00019425
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
UT WoS 000247411200010
Klíčová slova anglicky Ecological methodology; Large-scale vegetation patterns; Macroecology; Phytosociology; Spatial scale; Statistical testing; Vegetation databases
Štítky Ecological methodology, Large-scale vegetation patterns, Macroecology, Phytosociology, spatial scale, Statistical testing, Vegetation databases
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: prof. Mgr. Michal Hájek, Ph.D., učo 16868. Změněno: 29. 6. 2009 13:59.
Anotace
Most of the historical phytosociological data on vegetation composition have been sampled preferentially and thus belong to those ecological data that do not fulfill the statistical assumption of independence of observations, necessary for valid statistical testing and inference. Nevertheless, phytosociological data have been recently used for various ecological meta-analyses, especially in studies of large-scale vegetation patterns. For this reason, we focus on the comparison of preferential sampling with other sampling designs that have been recommended as more convenient alternatives from the point of view of statistical theory. We discuss that while simple random sampling, systematic sampling and stratified random sampling better meet some of the statistical assumptions, preferential sampling yields data sets that cover a broader range of vegetation variability. Moreover, todays large phytosociological databases provide huge amounts of vegetation data with unrivalled geographic extent and density. We conclude that in the near future ecologists will not be able to replace the preferentially sampled phytosociological data in large-scale studies. At the same time, phytosociological databases have to be complemented with relevés of vegetation composed mostly of common and generalist species, which are under-represented in historical data. Stratified random sampling seems to be a suitable tool for doing this. Nevertheless, a methodology and input data for stratification have to be developed to make stratified random sampling an ecologically more relevant and practical method.
Anotace česky
Většina dostupných fytocenologických dat o složení vegetace byla získána preferenčním snímkováním a patří tudíž mezi ekologická data jež nesplňují statistický předpoklad nezávislosti pozorování, nezbytný pro validní statistické testování a odvozování. Zaměřili jsme se proto na srovnání preferenčního snímkování a jiných typů sběru dat o vegetaci jež jsou z hlediska statistické teorie doporučovány jako vhodnější alternativy. Dospěli jsme k závěru, že v blízké budoucnosti se ekologové pracující na velké časové a prostorové škále neobejdou bez preferenčně sebraných dat. Současně však musí být vegetační databáze doplněny o snímky vegetace tvořené běžnými druhy a generalisty, jež nejsou v dostupných datech dostatečně zastoupené. Vhodným nástrojem k tomu může být stratifikované náhodné snímkování. Nicméně metodika a vstupní data pro stratifikaci musí být dopracovány, aby se stratifikované náhodné snímkování mohlo stát ekologicky relevantnější a užitečnější metodou.
Návaznosti
KJB601630504, projekt VaVNázev: Proměnlivost vegetace v krajinném a geografickém měřítku: analýza gradientů, klasifikace, interpretace
Investor: Akademie věd ČR, Proměnlivost vegetace v krajinném a geografickém měřítku: analýza gradientů, klasifikace, interpretace
MSM0021622416, záměrNázev: Diverzita biotických společenstev a populací: kauzální analýza variability v prostoru a čase
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Diverzita biotických společenstev: kauzální analýza variability v prostoru a čase
VytisknoutZobrazeno: 18. 7. 2024 23:31