自然资源专家的科学交流

第六章:将统计方法和结果集成到你的写作

詹姆斯·r·Bence和丹尼尔·b·海斯

doi:https://doi.org/10.47886/9781934874288.ch6

在过去的30年里,在渔业出版物的数量和多样性统计分析已经历了近指数增加。这一增长反映了更多元化的推理模式(即。,other than hypothesis testing) and a greater variety of methods and models (Figure 1). These changes are similar to changes that are occurring in other ecological and resource management journals (Hobbs and Hilborn 2006; Sleep et al. 2007). We believe that this change largely reflects the increase in available computing power, which continued to essentially double every 2 years over this period (e.g., Twist 2005). This increase in computing power has made increasingly complex and computationally challenging analyses practical as software programs that support such analyses have become available.

虽然可以轻松完成更合适比可能是有益的和强大的分析,统计结果的多样性的增加被纳入手稿给代码开发者和评审者带来很大挑战。作者需要理解和描述日益复杂的过程,往往根据手头的问题。审稿人和编辑需要考虑方法是否适当和充分的描述和结果是否清晰、充分。在1980年代早期,知识的线性回归,t测试,和简单的方差分析(方差分析)模型包含写作所需的统计背景,回顾,和解释大多数渔业出版物。目前,分析师可能需要了解重采样方法,非线性模型拟合,为非正态的分布,最大似然模型混合固定和随机效应,信息理论模型选择过程,等等。这个大“统计工具箱”导致了一个需求增加和培训需求的统计方法,推理模式,和他们的角色在科学,通过正式的大学祭和专业工作人员短期课程(例如,霍布斯和Hilborn 2006;屠夫et al . 2007;del Rio et al . 2007;波义耳氏et al . 2008年)。用来进行推理的工具的扩张的人口利益也大大增加了简明的挑战但清晰而准确地分析和沟通结果。