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Galleria Tassonomica
di
Natura Mediterraneo
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mordasini eli
Utente V.I.P.
Città: Spruga
103 Messaggi
Micologia |
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Aphyllo
Moderatore
Città: firenze
Prov.: Firenze
Regione: Toscana
9113 Messaggi
Micologia |
 Inserito il - 15 marzo 2011 : 08:20:44
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Ciao Eli, non conosco questa nuova "percentuale" ma se riguarda la forma immagino che sostituisca il vecchio Q (rapporto lunghezza/larghezza).
Q ha dei valori che si ricordano piuttosto male perchè sono sempre molto piccoli (di solito al massimo 4-5) quindi sembrano molto simili tra loro, in più non sono numeri interi ma hanno bisogno di almeno due decimali per essere significativi. Immagino quindi che il motivo dell'introduzione di questa nuova percentuale sia quello di poter ricordare meglio i valori (??)
Di solito la percentuale si calcola anche su un numero di spore inferiore a 100 ma tieni presente che, trattandosi di un valore statistico, più spore misuri e più questa diventa attendibile |
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giancarlo
Moderatore
Città: Perugia
Prov.: Perugia
Regione: Umbria
3025 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 20 marzo 2011 : 19:17:59
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Ciao
Lo studio della micologia è in una continua evoluzione anche perché siamo di fronte a una scienza giovane e tutta da scoprire, comunque fino ad oggi non avevo sentito parlare di percentuale anche perché generalmente il numero di spore che servono per calcolare il famoso Q sono 32 escludendo quelle immature.
Comunque non mi è ancora arrivato il bollettino.
Vedrò di informarvi dellufficialità di questo metodo.
Un saluto
Giancarlo
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Aphyllo
Moderatore
Città: firenze
Prov.: Firenze
Regione: Toscana
9113 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 21 marzo 2011 : 00:27:59
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| | il numero di spore che servono per calcolare il famoso Q sono 32 |
Perchè 32? è una convenzione della quale non sono a conoscenza? |
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Gérard 57
Moderatore
Città: Neufchef
Prov.: Estero
Regione: France
1180 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 21 marzo 2011 : 21:06:09
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Personnellement, j'avoue mon ignorance concernant l'existence de ce nombre conventionnel, de nature probablement statistique. Figurerait-t-il éventuellement dans un document "officiel" relatif aux descriptions mycologiques correspondantes?
Ce choix aurait-il un rapport mathématique avec le fait que trente-deux est la cinquième puissance de cinq (32 = 2 X 2 X 2 X 2 X 2)? Bof!
Gérard TRICHIES
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giancarlo
Moderatore
Città: Perugia
Prov.: Perugia
Regione: Umbria
3025 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 22 marzo 2011 : 19:01:39
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è logico che non esiste una vera e propria legge che impone il numero di spore precise per i rilievi di questo famoso fattore "Q" ma già dal 1987 Parmasto & Parmasto utilizzarono come valore standard la misurazione di trenta spore che poi in seguito questa regola si leggermente corretta a trentadue.
Credo comunque che se uno ha la possibilità di farne un numero maggiore e su più carpofori di una stessa stessa raccolta il risultato sia ancora più attendibile
un saluto
Giancarlo
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DanieleU
Utente Junior
Città: Compiano
Prov.: Parma
Regione: Emilia Romagna
55 Messaggi
Tutti i Forum |
Inserito il - 18 settembre 2011 : 17:08:02
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Credo che un semplice esempio serva a rispondere al quesito.
Se parliamo della popolazione umana e vogliamo conoscere l'altezza di tutte le persone non abbiamo che da misurarle.
L'output ci restituirà un'altezza media e, se siamo accurati nella ricerca, una varianza ( e la sua radice quadrata che è lo scarto quadratico medio)
Ma a noi serve una misura di questo tipo, che informazioni ci da? Direi nessuna.
Infatti la popolazione deve essere suddivisa:
a) per sesso (M-F)
b) per fasce d'eta ( bambini/e, ragazzi/e, adulti/e)
Dunque misurare, per esempio, la popolazione femminile nella classe di modalità "bambine" ha senso logico e compiuto.
Quando misuriamo le spore abbiamo a che fare con una popolazione che coincide con la specie indagata.
Ovviamente stiamo parlando di una popolazione di migliaia di miliardi di spore contenute in un numero enormemente grande di basidiomi/ascomi.
Non potendo mai conoscere le misure di tutta la popolazione dobbiamo ricorrere ad un CAMPIONE sul quale possiamo rilevare i parametri che lo caratterizzano ( media, varianza, s.q.m ) la forma distributiva (simmetria, Kurtosi, quartili, percentili ecc.)
Dalle misure del campione si stimano le misure "vere" della popolazione attraverso dei calcoli statistici.
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Dunque, se si percentualizzano le spore presenti nel campione, suddividendole per tipologia ( mature, immature ecc.) si fa la stessa operazione che dividere la popolazione umana in maschi e femmine, bambini, ragazzi adulti ecc.
In pratica si creano delle classi di modalità entro le quali si suddivide il campione.
Quanto al numero delle spore da misurare..........
Non esistono numeri magici.
La prassi ci insegna che un campione di 30 spore è in genere sufficiente.
Tuttavia non esiste una regola precisa.
Infatti la numerosità n del campione dipende :
- dalla differenza della media campionaria rispetto alla media (stimata) della popolazione[desunta dalla letteratura e dai numerosissimi casi noti]
- dalla varianza( e la sua radq. scarto quadratico medio)
- dal livello di confidenza ( di solito 95%)
- dal rischio alfa ( di solito = 0,05)
- dal rischio beta ( di solito = 0,20)
Esempio:
Di una certa specie di funghi conosciamo la media vera= 7,61 µm e s.q.m. = 0,534 ( conoscenza che ci deriva dai libri)
Abbiamo misurato un campione costituito da 48 spore ed abbiamo ottenuto i seguenti valori ( lunghezza): media= 7,33; s.q.m. = 0,500
Vogliamo sapere, con questi dati se la media del campione è rappresentativa della popolazione.
Formuliamo l'ipotesi di uguaglianza ( Ipotesi Nulla H0)[media campionaria non differente da media della popolazione]
Contro:
Ipotesi alterativa: (H1)[la media campionaria è diversa dalla media della popolazione]
Pronunciandoci sull'ipotesi possiamo commettere due errori: dire che le due medie sono diverse quando sono uguali ( errore di primo tipo)
Dire che le medie sono uguali quando invece sono diverse ( errore di secondo tipo)
Per farla breve. Ponendo alfa=0,05 ( rischio errore di primo tipo)
e beta = 0,20 (rischio errore di secondo tipo)
Coi dati di cui sopra abbiamo come risposta che sarebbero bastate 25 misure.
Con alfa =0,01 e beta=0,20 servono 36 misure
Conclusioni: misuratene 30 che va bene.
Non pretendo che sia chiarissimo quanto ho scritto frettolosamente. L'importante è che sia chiaro che il numero "30" non è un feticcio e che l'ampiezza del campione dipende da molti fattori che vanno considerati
P.S. la "storia" del 32 spore da misurare è scritta ne " IL Genere Crepidotus in Italia" di G. Consiglio e L. Setti.
Non ho mai capito il perchè di quel "32" e non ho mai trovato una spiegazione scientificamente plausibile; anche alla luce che ho svolto poc'anzi.
Del resto, anche sul "Q" ho sempre avanzato seri dubbi. E' un indicatore debole.
Ad esso preferisco, di gran lunga la regressinone lineare col calcolo dell'equazione della retta e del coefficiente di correlazione, attesa la funzione Y=f(x)
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Modificato da - DanieleU in data 18 settembre 2011 17:17:18 |
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Aphyllo
Moderatore
Città: firenze
Prov.: Firenze
Regione: Toscana
9113 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 18 settembre 2011 : 19:50:44
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Ciao Daniele, benvenuto nel forum di microscopia micologica. Conosco il tuo trattato "Elementi di statistica applicati alla micologia", mi è piaciuto molto e l'ho preso come esempio per poter valutare le misurazioni in modo un po' più logico rispetto all'abitudine della maggior parte dei micologi. Dopo averlo letto ho pensato: anche la misurazione delle spore può avere un'anima!
Ho seguito il tuo intervento fino alla fine (merito della tua ormai nota capacità di far apparire semplice anche la statistica) ma mi è impossibile capire i calcoli che portano alla conclusione (n. di spore da misurare). Comunque mi fido....
Per le misurazioni delle spore uso ImageJ con il plug-in "MycoMorpho" di Giuseppe Merendino
Ti propongo l'ultima elaborazione relativa a spore di un campione da identificare (probabilmente un Hyphoderma):
Numero campioni =14
Lunghezza Larghezza Q
Min 4,450 2,300 1,700
Media 5,086 2,596 1,969
Max 6,060 3,000 2,360
Varianza 0,139 0,047 0,039
Deviazione Standard 0,372 0,217 0,198
Errore Standard 0,099 0,058 0,053
Curtosi 1,136 -1,115 -1,089
Asimmetria 0,791 0,504 0,157
Limite di Confidenza Inf 4,891 2,482 1,865
Limite di Confidenza Sup 5,281 2,710 2,073
Indice di Correlazione Lineare = 0,115
Coeffiente di determinazione = 0,013
Indice di Regressione Lineare Y=a+b*X a=4,513 b=0,221
Indice di Regressione Lineare X=a+b*Y a=2,212 b=0,075
La regressione lineare che tu preferisci valutare al posto del quoziente Q è uno degli ultimi due valori? |
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DanieleU
Utente Junior
Città: Compiano
Prov.: Parma
Regione: Emilia Romagna
55 Messaggi
Tutti i Forum |
Inserito il - 18 settembre 2011 : 21:49:50
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Ciao Aphyllo,
si, esattamente: Nel report di MycoMorpho di G. Merendino è riportato come: "indice di regressione".
Va benissimo anche così,
L'equazione della retta da il valore relativo alla bontà del modello lineare, secondo la funzione y=f(x).
In pratica mostra, al variare di X come si comporta la variabile dipendente Y
In realtà la parola "dipendente" deve essere intesa in senso lato, in quanto, come sappiamo, le misure della larghezza non dipendono da quelle della lunghezza. In molte specie le lunghezze variano e le larghezze rimangono piu' o meno costanti.
Dunque è meglio parlare di "associazione" o "cograduazione".
"Q" è solo il rapporto tra due grandezze. In alcuni casi si ricorre al "Q medio"
Ma eso è sensibile agli eventuali outliers ( spore aberranti) ed ha significato solo se accompagnato anche allo s.q.m. di "Q".
Di questo, se vuoi ne riparliamo.
Per ora trovo interessante rimanere all'argomento del Topic, cioè misurare tutto ciò che compare sul vetrino e poi discriminare in base allo stadio di maturazione e/o altri eventuali caratteri da definirsi specie per specie.
Nel mio precedente intervento ho parlato anche del numero di spore da misurare.
Quante 10-30-50-100 ?
Volendo si possono ottenere risultati con tutte le quantità suindicate.
Il problema è capire la bontà di tali misure.
Ricorrendo al t di Student è possibile avere buone informazioni anche da dieci misure.
Però se il campione ha una varianza eccessiva, anche trenta potrebbero essere poche. Dipende.
Per capire meglio dobbiamo scomodare i concetti di "significatività" e di "potenza" del test.
Un test può essere significativo senza essere potente.
Cos'è la significatività? E' la possibilità, con una certa forulazione di rischio (alfa) di non commettere errore di primo tipo (dire che l'ipotesi nulla è falsa quando è vera)
La potenza, invece, riguarda il rischio beta ( dire che l'ipotesi nulla è vera quando è falsa).
Due esempi, uno "discorsivo" per inquadrare il concetto di significatività e potenza e uno utilizzando i tuoi dati sul presunto Hyphoderma.
Immagina che ci siano due industrie farmaceutiche che abbiano scoperto un certo farmaco per la cura di una grave malattia.
Prima di metterlo sul mercato vorranno appurare se effettivamente il farmaco sia efficace.
Il disegno sperimentale è uguale per entrambe le aziende: venti pazienti affetti da quela malattia. Ai primi dieci si somministra il nuovo farmaco; agli altri dieci lo stesso farmaco ma senza il principio attivo "efficace" ( placebo)
poi si valuteranno i risultati.
Primo: si formula l'ipotesi ( Ipotesi Nulla H0: il farmaco è uguale al placebo; cioè nessuna differenza tra i due)
Ipotesi Alternativa (H1): il farmaco è migliore del placebo
E' chiaro che nel test dell'Ipotesi sono sempre presenti i due rischi ( alfa e beta).
Nel primo caso, se dico che il farmaco è efficace quando non lo è ( respinta l'Ipotesi NUlla) compio un errore di primo tipo.
Nel secondo caso, se dico che i due farmaci sono uguali quando invece sono differenti compio un errore di secondo tipo.
ATTENZIONE: i due rischi non hanno la stessa valenza!
Immagina che la prima azienda farmaceutica sia un'azienda blasonata, con un ottimo nome sul mercato ( diciamo tipo la ROCHE) se tiene il rischio alfa troppo alto ( per esempio alfa= 0,10) ( conf. 90%) può incorrere piu' facilmente nell'errore di primo tipo e mettere sul mercato una "bufala" che s****erebbe il suo nome.
Un'azienda seria non rischia di compromettersi per aumentare le vendite di un farmaco di esito incerto. Dunque terrà alfa molto basso ( 0,05 o addirittura 0,001).
E' evidente che, così facendo, corre il rischio di fare un errore di secondo tipo ( dire che il farmaco è inefficace quando invece è efficace) In questo modo priverebbe i malati della possibilità di avere una valida cura.
Però, dovendo scegliere, il manager preferisce l'errore di 2 tipo anzichè quello di primo tipo.
Viceversa, se l'altra azienda è alla canna del gas e questo farmaco "rivoluzionario" potrebbe capovolgere le sorti aziendali, allora se ne fregherà di rischiare molto e terrà alfa molto alto. In questo modo rischierà molto di fare un errore di primo tipo ma diminuirà il rischio di quello di secondo tipo. Tanto, cosìha da perdere?
E' evidente, dunque che significatività e potenza sono due funzioni invese: quando diminuisce l'uno cresce l'altro e viceversa.
Ora,e questa è la domanda, c'è modo di salvare capra e cavoli e di minimizzare entrambi i rischi? Certo che c'è!
Ecco perchè misuriamo 30 spore!
Perchè la prassi ci dice che attorno a questo numero ( piu' o meno) il test è sia significativo che robusto.
Ora non mi perdo molto sulle formule ( devi fidarti, magari poi approfondiamo)
Prendiamo i tuoi dati dell'Hyphoderma e estrapoliamo quelli relativi alla lunghezza ( per larghezza idem)
abbiamo:
N=14 media lungh. 5,086 ; s.q.m. ( o dev. standard) 0,372; errore standard 0,099 ( l'errore standar si calcola dev.std/radq(n))
Dunque con questi dati, con formulazione di rischio alfa=0,05, protezione bilaterale abbiamo la possibilità di ottenere l'intervallo di confidenza ( limite di conf. con MycoMorpho):
5,086-1,96* errore standard < µ < 5,086+ 1,96* errore standard =
= 4,89 < µ < 5,28.
In sostanza, con formulazione di rischio alfa =0,05 ( conf. 95%) diciamo, con rischio di sbagliare non piu' di cinque casi su ceto, che la "media vera" della popolazione (µ) è compresa nell'intervallo tra 4,89 e 5,28 µm.
Però dobbiamo saggiare la significatività ed anche la potenza del test.
Chi ci dice che 14 misure bastino?
E quante ce ne vogliono, di piu', molte di piu'?
Dipende da quanto siamo disposti a rischiare di compiere gli errori di primo e secondo tipo.
Immaginiamo di conoscere media vera e s.q.m. vero della popolazione ( desunti da una vasta letteratura di Hyphoderma sp.) e che sia:
media della popolazione µ= 6,422; s.q.m. 1,280.
Vogliamo conoscere, con alfa=0,05 e beta=0,20 se la media campionaria è statisticamente uguale a quella della popolazione.
Ipotesi nulla H0: non ci sono differenze tra la media camp. e quella della popolazione
Ipotesi Alternativa H1: le due medie sono differenti.
Andiamo a fare il test
Risultato: con questi dati bastano 12 osservazioni per minimizzare entrambi i rischi.
Ma le varianze sono omoscedastiche ? (se il campione appartiene alla medesima popolazione deve per forza avere la stessa varianza vera).
Alla prossima puntata.
Ragazzi che lenzuolata
P.S. grazie per il benvenuto
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Aphyllo
Moderatore
Città: firenze
Prov.: Firenze
Regione: Toscana
9113 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 18 settembre 2011 : 22:59:19
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| Messaggio originario di DanieleU:
.....Risultato: con questi dati bastano 12 osservazioni per minimizzare entrambi i rischi.
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Io ne ho misurate 14 quindi ho anche esagerato!!!
Grazie delle spiegazioni
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giancarlo
Moderatore
Città: Perugia
Prov.: Perugia
Regione: Umbria
3025 Messaggi
Micologia |
Inserito il - 19 settembre 2011 : 09:47:41
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Ciao
un benvenuto a DanieleU ti ringrazio per la tua precisazione.
un saluto
Giancarlo
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DanieleU
Utente Junior
Città: Compiano
Prov.: Parma
Regione: Emilia Romagna
55 Messaggi
Tutti i Forum |
Inserito il - 19 settembre 2011 : 10:01:05
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| Messaggio originario di giancarlo:
Ciao
un benvenuto a DanieleU ti ringrazio per la tua precisazione.
un saluto
Giancarlo
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Grazie Giancarlo |
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