Détection des motifs à l'échelle communautaire : Estimer la puissance renforce l'inférence statistique

Les statistiques de puissance sont drastiquement sous-utilisées dans la recherche écologique fondamentale et appliquée, où elles pourraient fournir des mesures objectives de la sensibilité des tests d'hypothèses nulles et ainsi renforcer certaines inférences statistiques. Les modèles nuls sont de plus en plus utilisés pour enquêter sur les causes des motifs à l'échelle communautaire, mais les chercheurs ont tendance à ignorer les risques liés à la commutation de l'erreur de type II associée à ces modèles. Les trois facteurs qui déterminent la puissance, par exemple, le niveau critique de α, la taille de l'échantillon et la « taille de l'effet » sont expliqués et leurs effets sur la puissance sont discutés. Dans nos exemples, nous avons tenté d'illustrer comment l'analyse de puissance peut aider les chercheurs à interpréter leurs résultats de recherche. Dans les études écologiques, ne pas démontrer un effet est très différent de conclure implicitement ou explicitement qu'aucune différence n'existe. Dans cette situation, en supposant une faible puissance, le coût de la commutation d'une erreur de type II est celui de faire une fausse affirmation. Les exemples de pesticides et de médicaments démontrent qu'il peut souvent y avoir des coûts économiques, sanitaires et sociaux graves associés à la commission d'erreurs de type II. Enfin, nous décrivons une situation dans laquelle l'analyse de puissance peut être utilisée pour mesurer le degré auquel un effet se produit et ainsi élargir nos conclusions.