Hay una serie de excelentes artículos de revisión que he encontrado.
Fácilmente, lo primero que viene a la mente es la pseudoreplicación de Stuart Hurlbert y el diseño de experimentos de campo ecológicos. Es legible y cubre algunos de los errores más comunes (con datos que respaldan esa afirmación): solo enseña buenos principios estadísticos.
https://wolfweb.unr.edu/~ldyer/c…
(¿Qué es una explicación intuitiva de la pseudoreplicación? Hurlbert en realidad corrigió brevemente mi respuesta)
- ¿Cuáles son algunos buenos libros sobre negocios?
- Tengo muchas ganas de empezar a leer de nuevo. ¿Tiene algún libro ‘de lectura obligatoria’ para recomendar? Estoy abierto a cualquier cosa.
También hay una serie de buenos documentos sobre sobreajuste, aunque no restringiría esto a los biólogos. Este documento utiliza la idea de “grados fantasmas de libertad” que realmente me gustan, porque están por todas partes (el acto de simplemente ajustar un modelo provoca un sobreajuste, y esos dfs rara vez se consideran en los ajustes de df). Lo que ves puede no ser lo que obtienes: una introducción breve y no técnica al sobreajuste en modelos de tipo regresión.
http://citeseerx.ist.psu.edu/vie…
Además de eso, hay documentos fundamentales para campos específicos. por ejemplo, los BLUP son extremadamente importantes en mi trabajo, pero también se pueden aplicar ampliamente a modelos mixtos (modelos multinivel) Que BLUP es una buena cosa: la estimación de efectos aleatorios. El documento es un poco matemático, pero hay partes que son bastante legibles. Asegúrese de leer la discusión complementaria, que aborda las aplicaciones específicas de campo, así como las similitudes más amplias entre los modelos bayesianos y mixtos.