خطوات الاستخدام
الخطوة 1: فهم طريقة لينكولن-بيترسن (Lincoln-Petersen): هذه الطريقة تُستخدم لتقدير حجم الجماعة الحيوانية في منطقة معينة باستخدام تقنية الصيد وإعادة الصيد (Capture-Recapture). تعتمد الطريقة على صيد عينة أولى من الحيوانات ووسمها (m)، ثم إطلاقها. بعد فترة، يتم صيد عينة ثانية (c) ويسجل عدد الحيوانات الموسومة فيها (r). الافتراض الأساسي هو أن النسبة بين الحيوانات الموسومة في العينة الثانية (r/c) تعادل النسبة بين إجمالي الحيوانات الموسومة (m) إلى حجم الجماعة الكلي (N). لذا فإن المعادلة هي: N = (m * c) / r.
الخطوة 2: إدخال البيانات بدقة: يجب إدخال قيمة m (عدد الحيوانات التي تم صيدها ووسمها في المرة الأولى). ثم قيمة c (عدد الحيوانات التي تم صيدها في العينة الثانية). وأخيراً قيمة r (عدد الحيوانات الموسومة التي تم إعادة صيدها في العينة الثانية). تأكد من أن r ≤ m و r ≤ c، لأن عدد المعاد صيده لا يمكن أن يتجاوز أي من العينتين.
الخطوة 3: حساب التقدير: تقوم الحاسبة بقسمة حاصل ضرب m في c على r للحصول على تقدير حجم الجماعة (N). على سبيل المثال، إذا كان m=100, c=150, r=25، فإن N = (100*150)/25 = 600 حيوان. هذا التقدير يفترض أن الجماعة مغلقة (لا هجرة أو وفيات أو ولادات)، وأن جميع الحيوانات لها نفس احتمالية الصيد. يجب الانتباه إلى أن هذه المعادلة تعطي تقديراً نقطياً، ويمكن استخدام فاصل ثقة (مثل طريقة سيمنتون أو بواسون) لتقدير دقة النتيجة.
الخطوة 4: تفسير النتيجة: قيمة N تمثل تقديراً لحجم الجماعة الكلي. كلما كانت قيمة r أكبر مقارنة بـ m و c، كان التقدير أكثر دقة. إذا كانت r صغيرة جداً (مثلاً أقل من 10)، قد يكون التقدير غير موثوق. يُنصح باستخدام تصحيح تشابمان (Chapman) إذا كانت r صغيرة: N = ((m+1)*(c+1))/(r+1) - 1. هذه الحاسبة توفر التقدير الأساسي فقط.
الخطوة 5: تطبيقات عملية: تُستخدم هذه الطريقة في علم البيئة لتقدير أعداد الحيوانات (مثل الأسماك في بحيرة، أو الطيور في محمية)، وفي علم الأوبئة لتقدير عدد الحالات غير المبلغ عنها في الأمراض، وفي الدراسات الاجتماعية لتقدير حجم المجموعات المخفية مثل مدمني المخدرات.
أمثلة محلولة
تطبيقات عملية على تقدير لينكولن-بيترسن بخطوات الحل كاملة.
الحل
نقوم بتطبيق معادلة لينكولن-بيترسن مباشرة: m = 200, c = 250, r = 40. إذن N = (200*250)/40 = 1250 سمكة. هذا التقدير يعني أن البحيرة تحتوي على حوالي 1250 سمكة. لكن يجب الانتباه إلى أن هذا التقدير يفترض عدم وجود تغيرات في الجماعة خلال فترة الدراسة (لا هجرة ولا موت ولا تكاثر)، وأن السمك كان موزعاً عشوائياً في البحيرة. إذا كانت هناك تيارات أو أماكن اختباء، قد يكون التقدير منحازاً. كما يمكن حساب فاصل ثقة تقريبي باستخدام تباين تقريبي: Var(N) ≈ (m^2 * c(c-r))/r^3. في هذا المثال، Var(N) = (40000*250*210)/64000 = 32812.5، والانحراف المعياري ≈ 181.1، وبالتالي يمكن أن يكون فاصل الثقة 95% تقريباً (1250 ± 1.96*181.1) = (895, 1605). هذا يظهر أن التقدير غير دقيق جداً بسبب أن r صغير نسبياً. استخدام تصحيح تشابمان يعطي: N = ((201*251)/41) - 1 = (50451/41) - 1 ≈ 1230.5 - 1 = 1229.5، وهو قريب من التقدير الأساسي.
الحل
بتطبيق المعادلة: N = (300*500)/50 = 3000 حالة. هذا التقدير يشمل الحالات المشخصة وغير المشخصة. لكن في علم الأوبئة، يُستخدم هذا التقدير لتقدير حجم المشكلة الخفي. لكن يجب الحذر لأن الحالات المشخصة قد تكون أكثر عرضة للكشف (تحيز الاختيار)، والمرض قد يكون غير معدي ولا يؤثر على احتمالية الكشف. يمكن حساب فاصل الثقة باستخدام طريقة بواسون: إذا كانت r=50، فمعامل الثقة 95% لـ r هو (37.1, 65.0) تقريباً (باستخدام توزيع بواسون). ثم تقدير N الأعلى = (300*500)/37.1 ≈ 4043، والأدنى = (300*500)/65.0 ≈ 2308. إذاً فاصل الثقة 95% للإجمالي هو (2308, 4043) حالة. وهذا يساعد في فهم مدى عدم اليقين في التقدير.
أمثلة محسوبة
قيم مُدخَلة ونتيجة محسوبة فعليًا بواسطة تقدير لينكولن-بيترسن.
قيم مُدخَلة قياسية
- المعلَّم
- 100
- المأسور
- 100
- المعاد أسره
- 10
قيم مُدخَلة مرتفعة
- المعلَّم
- 170
- المأسور
- 170
- المعاد أسره
- 17
قيم مُدخَلة منخفضة
- المعلَّم
- 21
- المأسور
- 21
- المعاد أسره
- 2
قيم مُدخَلة قياسية
- المعلَّم
- 300
- المأسور
- 300
- المعاد أسره
- 300
قيم مُدخَلة مرتفعة
- المعلَّم
- 800
- المأسور
- 800
- المعاد أسره
- 800
قيم مُدخَلة منخفضة
- المعلَّم
- 50
- المأسور
- 50
- المعاد أسره
- 50