The Uses of Statistical Power in Conservation Biology: The Vaquita and Northern Spotted Owl

Authors

  • Barbara L. Taylor,

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      Present address: Southwest Fisheries Science Center, National Marine Fisheries Service, P.O. Box 271, La Jolla, CA 92038, U.S.A.

  • Tim Gerrodette


Abstract

The consequences of accepting a false null hypothesis can be acute in conservation biology because endangered populations leave little margin for recovery from incorrect management decisions. The concept of statistical power provides a method of estimating the probability of accepting a false null hypothesis. We illustrate how to calculate and interpret statistical power in a conservation context with two examples based on the vaquita (Phocoena sinus), an endangered porpoise, and the Northern Spotted Owl (Strix occidentalis caurina). The vaquita example shows how to estimate power to detect negative trends in abundance. Power to detect a decline in abundance decreases as populations become smaller, and, for the vaquita, is unacceptably low witin the range of estimated population sizes. Consequently, detection of a decline should not be a necessary criterion for enacting conservation measures for rare species. For the Northern Spotted Owl, estimates of power allow a reinterpretation of results of a previous demographic analysis that concluded the population was stable. We find that even if the owl population had been declining at 4% per year, the probability of detecting the decline was at most 0.64, and probably closer to 0.13; hence, concluding that the population was stable was not justified. Finally, we show how calculations of power can be used to compare different methods of monitoring changes in the size of small populations. The optimal method of monitoring Northern Spotted Owl populations may depend both on the size of the study area in relation to the effort expended and on the density of animals. At low densities, a demographic approach can be more powerful than direct estimation of population size through surveys. At higher densities the demographic approach may be more powerful for small populations, but surveys are more powerful for populations larger than about 100 owls. The tradeoff point depends on density but apparently not on rate of decline. Power decreases at low population sizes for both methods because of demographic stochasticity.

Abstract

En conservación biológica, las consecuencias de aceptar hipótesis nulas falsas pueden ser muy severas puesto que las poblaciones en peligro de extinción dejan poco margen para revertir el efecto de decisiones incorrectas de manejo. El concepto de poder estadístico provee un método para estimar la probabilidad de aceptar hipótesis nulas falsas. Nosotros ilustramos como calcular e interpretar el poder estadístico en un contexto de conservación con dos ejemplos basados en la vaquita (Phocoena sinus), una marsopa en peligro de extinción, y el búho moteado del Norte (Strix occidentalis caurina). El ejemplo de la vaquita muestra como estimar el poder para detectar tendencias negativas en abundancia. El poder para detectar una disminución en la abundancia decrece a medida que las poblaciones se hacen mas pequeñas, y en el caso de la vaquita, es inaceptablemente bajo para el rango de tamaños poblacionales estimados. Por consiguiente, la detección de una declinación en el tamaño poblacional no debe ser un criterio necesario para decretar medidas de conservación en especies raras. En el caso del búho moteado del Norte, la estimación del poder permite la reinterpretación de resultados de análisis demográficos previos que concluyeron que la población era estable. Nosotros encontramos que aún si la población del búho moteado a estado declinando un 4% por año, la probabilidad de detectar esta declinación fue de a lo sumo 0.64%, y probablemente más cercana al 0.13%. Por consiguiente, no se justificaba concluir que la población era estable. Finalmente, demostramos como los cálculos de poder pueden ser usados para comparar distintos métodos de monitoreo de cambios en el tamaño de poblaciones pequeñas. El método óptimo de monitoreo de las poblaciones del búho moteado del Norte depende quizas tanto del tamaño del área de estudio en relación con el esfuerzo realizado como de la densidad de los aminales. A bajas densidades, la aproximación demográfica puede ser más poderosa que la estimación directa del tamaño poblacional a partir de evaluaciones. A mayores densidades la aproximación demográfica puede ser más poderosa para poblaciones pequeñas, pero las evaluaciones son más poderosas para poblaciones de mas de 100 búhos. El punto de relación (tradeoff) depende de la densidad pero aparantemente no depende de la tasa de declinación. Para tamaños poblacionales bajos, el poder decrece para ambos métodos debido a la estocasticidad demográfica.

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