Les écologistes sont-ils les seuls à ne pas savoir que l'arc sinus est asinin?

Les données sur la proportion, le rapport et le pourcentage sont très courantes en écologie (par exemple,% de fleurs pollinisées, sex-ratio mâle: femelle,% de mortalité en réponse à un traitement,% de feuilles mangées par un herbivore). Un article a été récemment publié par des statisticiens appliqués dans la revue Ecology intitulé " L'arcine est asinine: l'analyse des proportions en écologie ". Ils ont noté que la transformation en arc sinusoïdal a été promue par des textes de longue date comme "Biostatistical Analysis" de Zar et Sokal et Rohlf "Biometry" (tous deux dans leurs 3e ou 4e éd.) Mais cette technique a été dépassée par des modèles linéaires généralisés et un meilleur calcul. :

La transformation de racine carrée en arc sinusoïdal est depuis longtemps une procédure standard lors de l'analyse de données proportionnelles en écologie, avec des applications dans des ensembles de données contenant des variables de réponse binomiales et non binomiales. Ici, nous soutenons que la transformée en arc sinusoïdal ne devrait être utilisée dans aucune des circonstances. Pour les données binomiales, la régression logistique a une plus grande interprétabilité et une puissance plus élevée que les analyses de données transformées. [...] Pour les données non binomiales, la transformée en arc sinus n'est pas souhaitable pour des raisons d'interprétabilité, et parce qu'elle peut produire des prédictions absurdes. La transformation logit est proposée comme une approche alternative pour résoudre ces problèmes.

Je me demandais à quel point les données sur les proportions sont courantes dans d'autres domaines (psychologie, médecine?)? L'arc sinus est-il encore couramment utilisé dans d'autres domaines ou les écologistes sont-ils exceptionnels dans leur utilisation de cette (ou autre) technique dépassée ou moins qu'optimale? Y a-t-il eu des articles dans d'autres domaines qui mettent en évidence la nécessité d'utiliser des techniques plus avancées?

Je l'enseigne aux étudiants en santé publique pour deux raisons:

• un de mes collègues l'enseigne (dans le cours d'introduction) comme recette magique, je leur montre la méthode Delta et comment elle est dérivée;

• Je pense que la méthode Delta et les transformations de stabilisation de la variance ne sont pas asinines et peuvent être utiles. L'intervalle de confiance calculé à l'aide de la transformation arcsin avec correction de la continuité n'est pas parfait mais se comporte raisonnablement bien, et pour les petits échantillons, il est beaucoup mieux¹ que la procédure de Wald, qui est encore largement utilisée.

En tant que John pour la psychologie et les neurosciences, je pense que beaucoup de gens en épidémiologie ne se soucient même pas, ils utilisent simplement des modèles linéaires d'une manière à bouton-poussoir.

¹ Pires, Amado, 2008. Estimateurs d'intervalle pour une proportion binomiale.

Je peux dire par expérience que la psychologie et les neurosciences ne font souvent même pas l'effort de transformer les valeurs% afin de les normaliser. L'analyse modale est un test ANOVA ou t du% correct ou% d'erreur.

La question de la prévalence de l'utilisation de la transformation de l'arc sinus en écologie et dans d'autres domaines peut être évaluée en se rendant sur JStor, en sélectionnant quelques journaux et en effectuant une recherche sur le mot au cours des 2 dernières décennies.

La discussion du sujet pourrait être clarifiée en notant une (parmi plusieurs) raisons de ne pas utiliser l'arcsin. Les proportions sont basées sur le nombre de cas. Accorderiez-vous le même poids à une proportion de 2 cas sur 4 (pas très fiable) et à une proportion plus fiable de 20 cas sur 40? La solution naturelle consiste à utiliser les cotes et les rapports de cotes et une distribution binomiale pour tester le changement de proportion en tant que changement de cotes, comme décrit dans la publication arcsin asinine. De cette façon, vous donnez 50% de son dû, contre 50% de 4.