Use of power analysis for determining the number of samples needed to assess water quality in lakes and flowing waters

Author(s):  
Andrea L. Conine ◽  
Sarah E. Rickard ◽  
Alene M. Onion ◽  
Eric J. Wiegert ◽  
Alexander J. Smith
Author(s):  
Antonia ODAGIU ◽  
Ioan OROIAN ◽  
Ilie COVRIG ◽  
Tania MIHÄ‚IESCU

The water pollution is first of all a consequence of the lack of prevention and also inertia of public interest initiatives, often being claimed technical and economical difficulties. The aim of this paper is to present the results of monitoring the water quality from a mountain river. The analysis was carried on within the Laboratory of the Monitoring of Environmental Quality from the Faculty of Agriculture of the University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj - Napoca, during April - June 2013. Temperature recorded values between 16 -210C pH,  6.5 - 6.9, conductivity 70.2 µS/cm - 72,8 µS/cm, turbidity 0.05 - 0,16 NTU, dissolved oxygen 10.01 -9.10 mg/L. All monitored parameters that are the basis of identification of the water quality indices, during monitored time interval, April 1st - June 26th 2013 framed within normal admitted limits, which demonstrate the lack of pollution of this river segment.


2000 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 18-24 ◽  
Author(s):  
Gert Kaluza ◽  
Hans-Henning Schulze

Zusammenfassung. Die Evaluation von Interventionen zur Prävention und Gesundheitsförderung stellt ein zentrales Aufgabenfeld der gesundheitspsychologischen Forschung dar. Häufige methodische Probleme entsprechender Evaluationsstudien betreffen 1. Ausgangswert-Unterschiede bei nicht randomisierten Studiendesigns, 2. Abhängigkeit von Beobachtungen bei Gruppeninterventionsstudien, 3. Kapitalisierung von Irrtumswahrscheinlichkeiten aufgrund einer Vielzahl von abhängigen Variablen und 4. Beurteilung der praktischen Relevanz statistisch signifikanter Interventionseffekte. Zu deren pragmatischer Lösung werden u.a. 1. die Anwendung kovarianzanalytischer Auswertungsstrategien, 2. die Berechnung von Intraclass-Korrelationen und ggf. eine Datenauswertung auf der Ebene der Gruppenmittelwerte, 3. eine Reduktion der Anzahl der abhängigen Variablen mittels Hauptkomponentenanalyse sowie eine Alpha-Adjustierung unter Berücksichtigung der Teststärke (“compromise power analysis”) und 4. die Umrechnung gängiger Effektstärken in prozentuale Erfolgsraten (“binomial effect size display”) empfohlen.


2006 ◽  
Author(s):  
Pam Remer ◽  
Danielle Oakley
Keyword(s):  

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