How important is the statistical approach for analyzing categorical data? A critique using artificial nests
Notice bibliographique
Résumé
Ecologists rely heavily upon statistics to make inferences concerning ecological phenomena and to make management recommendations. It is therefore important to use statistical tests that are most appropriate for a given data‐set. However, inappropriate statistical tests are often used in the analysis of studies with categorical data (i.e. count data or binary data). Since many types of statistical tests have been used in artificial nests studies, a review and comparison of these tests provides an opportunity to demonstrate the importance of choosing the most appropriate statistical approach for conceptual reasons as well as type I and type II errors. Artificial nests have routinely been used to study the influences of habitat fragmentation, and habitat edges on nest predation. I review the variety of statistical tests used to analyze artificial nest data within the framework of the generalized linear model and argue that logistic regression is the most appropriate and flexible statistical test for analyzing binary data‐sets. Using artificial nest data from my own studies and an independent data set from the medical literature as examples, I tested equivalent data using a variety of statistical methods. I then compared the p‐values and the statistical power of these tests. Results vary greatly among statistical methods. Methods inappropriate for analyzing binary data often fail to yield significant results even when differences between study groups appear large, while logistic regression finds these differences statistically significant. Statistical power is is 2–3 times higher for logistic regression than for other tests. I recommend that logistic regression be used to analyze artificial nest data and other data‐sets with binary data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».