Planejamento e Análise de Dados em Ecologia

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====== Aviso ======



===== ** Essa versão está desatualizada ** =====


**Entre em [[http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:start| Novo site da disciplina]]

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<WRAP center round box 60%>
Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ceS5WpBACK8PfVIUh87OuNU_TMI-deKLJ3-EhaUrErg/edit?usp=sharing| altura alunos]]. 
</WRAP>


====== Teste de Hipóteses ======
{{:planeco:roteiro:nullhip.jpg?120  |  }}
O objetivo desse roteiro é auxiliar na compreensão de dois conceitos fundamentais do teste de hipótese estatístico. O primeiro é entender o significado do //**p**//, ou a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela não deveria ser rejeitada. Normalmente definimos um valor crítico baixo para essa probabilidade, dado que não queremos cometer esse erro. Convencionou-se, em muitas áreas da ciência, definir esse valor crítico em 0.05 ou 5%.
O segundo objetivo desse roteiro é definir quando devemos aplicar um teste unicaudal ou bicaudal e como isso se relaciona à nossa hipótese estatística e à nossa hipótese biológica. É muito importante que, além de fazer o roteiro, você discuta com colegas e professores os conceitos apresentados.   

====== Instalando o Rsampling ======
  
Para rodar esse roteiro utilizaremos duas ferramentas desenvolvidas para o ensino de estatística desenvolvida por pessoas ligadas ao departamento de ecologia do IBUSP. O primeiro é o pacote **//Rsampling//** que contém instrumentação de permutação e aleatorização para a linguagem R. O outro é uma interface gráfica (**//Rsampling-shiny//**) para usar as ferramentas deste pacote no seu navegador. Não há necessidade de conhecimento prévio em R para fazer esse roteiro.
===== Rsampling-shiny =====

O primeiro passo é baixar a interface gráfica e descompactar o arquivo em um diretório conhecido no seu computador. Sugerimos que crie uma pasta para a disciplina "planeco" dentro da pasta de documentos do computador que está trabalhando.

Baixe, para essa pasta, o arquivo "source code" //zip// ou //tar.gz//((se não sabe a diferença entre os dois tipos de arquivos, provavelmente irá preferir o zip)) da versão mais recente (1.6.1- Small bugfix) do Rsampling-shiny no link:
  * [[https://github.com/lageIBUSP/Rsampling-shiny/releases|Versões Rsamping-shiny]]

Descompacte o arquivo na mesma pasta.
Obs. depois de descompactar e testar o funcionamento (com os passos abaixo), você pode deletar o arquivo .zip ou .tar.gz


===== Usando o R =====

Abra o R no seu computador e mude o diretório de trabalho para o diretório (//i.e.// a pasta) que você criou, usando o menu **//Arquivo//** > **//mudar dir...//**. 

==== Instalando os pacotes ====

Em seguida copie e cole a seguinte linha de comando no terminal do R para instalar os pacotes associados:

<code>
install.packages(c("Rsampling", "shiny", "PerformanceAnalytics"))
</code> 

A seguinte mensagem irá aparecer no terminal do R //"--- Please select a CRAN mirror for use in this session ---"// e uma janela irá se abrir para que selecione o repositório mais próximo. Selecione  //**Brazil(SP 1)**//
Aguarde a instalação dos pacotes finalizar.

==== Abrindo a interface gráfica ====

Agora digite as seguintes linhas de comando no terminal do R. A primeira linha irá ativar o pacote shiny que acabou de instalar e a segunda irá abrir a interface Rsampling-shiny no seu navegador, a partir do nome do diretório que descompactou.  Sempre que quiser abrir a interface, deve digitar essas duas linhas a partir do diretório da disciplina, não há necessidade de instalar os pacotes novamente.
<code>
library(shiny)
runApp("Rsampling-shiny-1.6.1")
</code>

Se tudo correu bem, a seguinte interface deverá estar aberta no navegador:

<WRAP center round box 80%>
{{:planeco:roteiro:rsampl01.png?700|}}
</WRAP>

A interface Rsampling tem 5 abas (Rsampling, Tutorial, Data input, Statistics, Resampling). 
Explore as abas.

==== Tutorial Árvores do Mangue ====

Nesta aula vamos nos ater ao tutorial **"Mangrove trees and soil stability"** na aba //Tutorial//.

<WRAP center round box 80%>
{{:planeco:roteiro:rsampl02.png?800|}}
</WRAP>

<WRAP center round todo 60%>
  * não aperte nenhum botão ainda;
  * leia a página do tutorial;
  * identifique e tente entender a pergunta e a hipótese colocada; 
  * identifique qual a hipótese nula para a questão colocada;
  * formule uma predição esperada, associada à estatística de interesse;
  * entenda o que está expresso na tabela central e no gráfico (boxplot) à direita; 
  * aguarde a discussão desses tópicos com toda a equipe.
</WRAP>

<WRAP center round tip 100%>
**//__Coleta de dados__//**

A descrição da coleta de dados do trabalho original é a seguinte:

"Desenvolvemos o estudo em uma área de manguezal
às margens do Rio Una, no município de
Peruíbe, litoral sul do estado de São Paulo. Delimitamos
duas parcelas de 50 x 50 m, de mesmo
relevo, uma próxima à margem do rio, sujeita a um
maior tempo de inundação, a qual nos referimos
como mais lodosa, e outra no interior do mangue,
sujeita a um menor tempo de inundação, a qual
nos referimos como menos lodosa.
Fizemos uma amostragem arbitrária de 12 indivíduos de //Rhizophora mangle// em cada uma das parcelas. As
variáveis utilizadas como medidas de sustentação
dos indivíduos foram área de fixação da raiz e número de pontos de apoio de raízes escora no solo.
Para medir a área de fixação das raízes de cada
indivíduo, aproximamos a área abrangida pelos
pontos de apoio das raízes no solo ao formato de
uma elipse. Medimos, em metros, o raio maior e o
menor dessa elipse. O número de pontos de apoios
foi obtido contando todas as vezes que as ramificações das raízes tocavam no solo...."

</WRAP>


==== Definindo um cenário nulo ====

Entender a hipótese e sua conexão com a estatística de interesse é crucial para o entendimento do que segue. Faça uma breve pausa e verifique com colegas da turma se entenderam o significado desses conceitos.
Iremos resgatar esses conceitos em outros momentos durante o curso, mas não deixe a aula sem os ter entendido. 

Agora precisamos definir um cenário associado à hipótese nula, o nosso cenário nulo. 
Imagine que pudéssemos repetir a amostragem, seguindo o mesmo protocolo, muitas vezes. Quais valores da estatística de interesse seriam mais frequentes partindo da premissa que nosso cenário nulo é verdadeiro?

Será que podemos simular o cenário nulo com nossos próprios dados?    

<WRAP center round todo 60%>
  * na janela do tutorial selecione "Randomize", depois volte para "Original". Alterne entre essas opções algumas vezes e procure entender o que acontece quando muda a seleção;
  * deixe "Randomize" selecionado e clique no botão "Do it again" algumas vezes;
  * compare os resultados dos valores que aparecem no boxplot com os valores que são colocados no gráfico à esquerda;
  * clique em "Do it again" várias vezes, até que umas das barras chegue ao valor máximo do gráfico à esquerda;
  * discuta com os colegas o significado desse gráfico e aguarde a discussão com toda a equipe.
</WRAP>

===== Reamostrando os dados =====
/**
* Caso tenha entendido o tutorial, podemos partir para o teste de hipótese por aleatorização.
*  - Na janela //Data input// selecione os dados //rizophora//;
*  - na janela //Statistic// selecione:
*      - em **Statistic:** //"Mean difference between 2 groups"//;
*      - em **Categorical variable column**: //"soil.instability"//;
*      - em ** Numerical variable column**: //root//;
*  - na janela //Resampling//:
*      - selecione "Whitin columns" em ** Randomization type:**;
*      - em **Alternative** selecione //Greater//;
*      - em **Number of trials** selecione 1000;
*      - **Não selecione** //With replacement?// e //Stratified resampling//;
*      - clique em **Update Graph**;
*  - entenda o que está acontecendo, troque informações com os colega e aguarde a discussão com os professores 
*/

Caso tenha entendido o tutorial, podemos partir para o teste de hipótese por aleatorização.

<WRAP center round box 60%>
  * Selecione os dados de ''rizophora'' na aba //Data input//;
  * rode o teste passando pela seleção da estatística de interesse e depois pelo processo de reamostragem 
  * faça as escolhas das opções discutindo com os colegas o significado de cada uma;
  * quando estiver seguro das opções rode pelo menos 2500 reamostragens (trials) e interprete o resultado;
  * mude as opções na barra de rolagem **Alternative**;
  * discorra com os colegas o significado de cada uma das opções do **Alternative**;
  * aguarde para discutir com os professores o significado dessas opções.

</WRAP>




/*
===== Teste Bi ou Unicaudal =====

Uma decisão, tomada no começo do tutorial, não foi apresentada anteriormente: o teste feito até agora é unicaudal.  O que significa isso?
Mude a opção na aba do **Resampling** na barra //Alternative// de **Greater** para ** Two sided**.
<WRAP center round todo 60%> 
  * acompanhe o que acontece com o //p-value//;
  * discorra com os colegas a diferença desses dois testes;
  * há mudança na hipótese biológica em questão?
</WRAP>
 
*/


===== Exercício =====

  * Caso ainda não tenha feito, anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ceS5WpBACK8PfVIUh87OuNU_TMI-deKLJ3-EhaUrErg/edit?usp=sharing| altura alunos]]. 
  * aguarde todos os alunos preencherem
  * baixe a planilha e teste as seguintes hipótese usando o Rsampling:
      * altura média entre sexos é diferente;
      * altura média de alunos do sexo masculino é maior que alunos do sexo feminino.

<WRAP center round box 60%>
**__ O que devo entregar antes da próxima aula?__ **
  * os gráficos finais
  * o p-value
  * interpretação dos resultados
  * encaminhe o documento aos monitores 


</WRAP>



/*

<WRAP center round todo 60%>
  * Em grupo de 2 a 3 alunos refaça análise de algum estudo pertencente a integrantes do grupo para testar hipótese por reamostragem;
  *  caso nenhum integrante do grupo tenha algum conjunto de dados disponível, solicite aos monitores um conjunto de dados e a explicação sobre a hipótese a ser testada; 
  * prepare um slide com o resultado e a sua interpretação para ser apresentado e discutido com a turma toda.
</WRAP>

*/