Os dados de proporção, proporção e porcentagem são muito comuns na ecologia (por exemplo,% de flores polinizadas, razão de sexo masculino: feminino,% de mortalidade em resposta a um tratamento,% de folha consumida por um herbívoro). Um artigo foi publicado recentemente por alguns estatísticos aplicados na revista Ecology intitulada " O arcsine é asinina: a análise de proporções em ecologia ". Eles observaram que a transformação do arco-seno foi promovida por textos de longa duração, como a "Análise Bioestatística" de Zar e a "Biometria" de Sokal e Rohlf (ambos na 3ª ou 4ª edições), mas essa técnica foi ultrapassada por modelos lineares generalizados e melhor computação :
A transformação da raiz quadrada do arcsine é um procedimento padrão ao analisar dados proporcionais em ecologia, com aplicações em conjuntos de dados contendo variáveis de resposta binomial e não binomial. Aqui, argumentamos que a transformação do arco-seno não deve ser usada em nenhuma circunstância. Para dados binomiais, a regressão logística tem maior interpretabilidade e maior poder do que análises de dados transformados. [...] Para dados não binomiais, a transformação do arco-seno é indesejável com base na interpretabilidade e porque pode produzir previsões sem sentido. A transformação do logit é proposta como uma abordagem alternativa para resolver esses problemas.
Eu queria saber o quão comum são os dados de proporção em outros campos (psicologia? Medicina?)? O arcsine ainda é comumente usado em outros campos ou os ecologistas são excepcionais no uso dessas (ou outras) técnicas ultrapassadas ou menos que as ideais? Houve trabalhos em outros campos que destacam a necessidade de usar técnicas mais avançadas?
Por experiência, posso dizer que a psicologia e a neurociência nem sempre fazem o esforço de transformar% values para normalizá-los. A análise modal é uma ANOVA ou teste t do% correto ou% de erro.
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A questão sobre a prevalência do uso da transformada arcsine na ecologia e em outros campos pode ser avaliada acessando o JStor, escolhendo alguns periódicos e pesquisando a palavra nas últimas duas décadas.
A discussão do tópico pode ser esclarecida, observando uma (dentre muitas) razões para não usar o arcsin. As proporções são baseadas no número de casos. Você daria o mesmo peso a uma proporção de 2 em 4 casos (não muito confiável) e a uma proporção mais confiável de 20 em 40 casos? A solução natural é usar o odds e odds ratio, e uma distribuição binomial para testar a mudança na proporção como uma mudança nas probabilidades, conforme descrito na publicação arcsin asinine. Dessa forma, você paga 50% de 40 em dívida, em comparação com 50% de 4.
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