Transparent reporting items for simulation studies evaluating statistical methods: Foundations for reproducibility and reliability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simulation studies are essential tools to assess statistical methods. Functioning as controlled experiments, simulations generate data from known underlying processes. However, unclear or incomplete reporting of simulation studies can impact their interpretability and reproducibility, potentially leading to the misuse of statistical methods. While Morris et al. (2019, Stat Med, 38, p. 2074) recently provided guidance on the planning and conduct of simulation studies for statistical method evaluation, there is currently no comprehensive set of reporting guidelines in ecology and evolutionary biology. Here, we propose 11 reporting items for statistical simulation studies extending on Morris and colleagues' guidance. These items span across three stages: planning, coding and analysis. We also clarify the terminology related to statistical components and the broad purposes of statistical simulation studies. To highlight our proposed reporting items with current practices, we surveyed 100 articles in ecology and evolution journals that included a simulation study evaluating a statistical method. Our survey found room for improvement in more transparent reporting to ensure clear evaluation of statistical methods. Most notably, only a small proportion of articles reported a Monte Carlo uncertainty (17%; 17 out of 98), and 32% (32 out of 100) articles did not provide code. Beyond the proposed reporting items, we discuss the benefits of open science tools to enhance the reproducibility of simulation studies. Specifically, we propose the registration of statistical simulation studies to enhance planning, reporting and collaboration. We aim to instigate discussions to improve the reporting of simulation studies for statistical method research. The reporting items we propose, along with open science tools, serve as a template for developing standards and guidelines for simulation studies evaluating statistical methods. These reporting guidelines will help enhance reproducibility and indirectly encourage more consideration in the design and conduct of these simulation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,652 | 0,903 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,011 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».