Statistical Quantification of Individual Differences (SQuID): an educational and statistical tool for understanding multilevel phenotypic data in linear mixed models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Phenotypic variation exists in and at all levels of biological organization: variation exists among species, among‐individuals within‐populations, and in the case of l within‐populations abile traits, within‐individuals. Mixed‐effects models represent ideal tools to quantify multilevel measurements of traits and are being increasingly used in evolutionary ecology. Mixed‐effects models are relatively complex, and two main issues may be hampering their proper usage: (i) the relatively few educational resources available to teach new users how to implement and interpret them and (ii) the lack of tools to ensure that the statistical parameters of interest are correctly estimated. In this paper, we introduce Statistical Quantification of Individual Differences ( SQ u ID ), a simulation‐based tool that can be used for research and educational purposes. SQ u ID creates a virtual world inhabited by subjects whose phenotypes are generated by a user‐defined phenotypic equation, which allows easy translation of biological hypotheses into quantifiable parameters. Statistical Quantification of Individual Differences currently models normally distributed traits with linear predictors, but SQ u ID is subject to further development and will adapt to handle more complex scenarios in the future. The current framework is suitable for performing simulation studies, determining optimal sampling designs for user‐specific biological problems and making simulation‐based inferences to aid in the interpretation of empirical studies. Statistical Quantification of Individual Differences is also a teaching tool for biologists interested in learning, or teaching others, how to implement and interpret linear mixed‐effects models when studying the processes causing phenotypic variation. Interface‐based modules allow users to learn about these issues. As research on effects of sampling designs continues, new issues will be implemented in new modules, including nonlinear and non‐ G aussian 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».