Sind Ökologen die einzigen, die nicht wussten, dass der Arkussinus Asinin ist?

Proportions-, Verhältnis- und Prozentangaben sind in der Ökologie sehr verbreitet (z. B.% der bestäubten Blüten, Verhältnis von Männern zu Frauen,% Mortalität als Reaktion auf eine Behandlung,% der von einem Pflanzenfresser verzehrten Blätter). Kürzlich wurde von einigen angewandten Statistikern in der Zeitschrift Ecology ein Artikel mit dem Titel " Der Arkussinus ist asinin: die Analyse der Proportionen in der Ökologie " veröffentlicht. Sie stellten fest, dass die Arkussinustransformation durch lang laufende Texte wie Zars "Biostatistical Analysis" und Sokal und Rohlfs "Biometry" (beide in der 3. oder 4. Ausgabe) gefördert wurde, aber diese Technik wurde durch verallgemeinerte lineare Modelle und bessere Berechnungen überholt ::

Die Arkusinus-Quadratwurzel-Transformation ist seit langem ein Standardverfahren bei der Analyse proportionaler Daten in der Ökologie mit Anwendungen in Datensätzen, die binomiale und nicht-binomiale Antwortvariablen enthalten. Hier argumentieren wir, dass die Arkussinustransformation unter beiden Umständen nicht verwendet werden sollte. Bei Binomialdaten ist die logistische Regression besser interpretierbar und leistungsfähiger als die Analyse transformierter Daten. [...] Für nicht-binomiale Daten ist die Arkussinustransformation aus Gründen der Interpretierbarkeit und weil sie unsinnige Vorhersagen erzeugen kann, unerwünscht. Die Logit-Transformation wird als alternativer Ansatz zur Behebung dieser Probleme vorgeschlagen.

Ich habe mich gefragt, wie häufig Anteilsdaten in anderen Bereichen sind (Psycho-Medizin?). Wird der Arkussinus noch häufig in anderen Bereichen verwendet oder sind Ökologen in der Verwendung dieser (oder anderer) veralteter oder weniger als optimaler Techniken außergewöhnlich? Gab es Artikel in anderen Bereichen, in denen die Notwendigkeit hervorgehoben wurde, fortgeschrittenere Techniken anzuwenden?

Ich unterrichte es aus zwei Gründen für Studenten des öffentlichen Gesundheitswesens:

• Einer meiner Kollegen unterrichtet es (im Einführungskurs) als magisches Rezept. Ich zeige ihnen die Delta-Methode und wie sie abgeleitet wird.

• Ich denke, die Delta-Methode und varianzstabilisierende Transformationen sind nicht blöd und können nützlich sein. Das Konfidenzintervall, das unter Verwendung der Arcsin-Transformation mit Korrektur der Kontinuität berechnet wird, ist nicht perfekt, verhält sich aber vernünftig gut und ist für kleine Proben viel besser¹ als das Wald-Verfahren, das immer noch weit verbreitet ist.

Als John für Psychologie und Neurowissenschaften denke ich, dass es vielen Menschen in der Epidemiologie egal ist, sie verwenden nur lineare Modelle auf Knopfdruck.

¹ Pires, Amado, 2008. Intervallschätzer für einen Binomialanteil.

Ich kann aus Erfahrung sagen, dass Psychologie und Neurowissenschaften sich oft nicht einmal die Mühe machen,% -Werte zu transformieren, um sie zu normalisieren. Die Modalanalyse ist eine ANOVA oder ein t-Test des% korrekten oder% -Fehlers.

Die Frage nach der Häufigkeit der Verwendung von Arcsine-Transformationen in der Ökologie und anderen Bereichen lässt sich abschätzen, indem Sie zu JStor gehen, einige Zeitschriften auswählen und nach dem Wort in den letzten zwei Jahrzehnten suchen.

Die Diskussion des Themas könnte geklärt werden, indem ein (unter vielen) Gründen genannt wird, den Arcsin nicht zu verwenden. Die Anteile basieren auf der Anzahl der Fälle. Würden Sie einem Anteil von 2 von 4 Fällen (nicht sehr zuverlässig) und einem zuverlässigeren Anteil von 20 von 40 Fällen das gleiche Gewicht geben? Die natürliche Lösung besteht darin, das Quoten- und Quotenverhältnis und eine Binomialverteilung zu verwenden, um die Änderung des Verhältnisses als Änderung der Quoten zu testen, wie in der Veröffentlichung von arcsin asinine beschrieben. Auf diese Weise geben Sie 50% von 40 fällig, verglichen mit 50% von 4.