Tại sao chúng ta vẫn sử dụng mô hình bước trong sinh thái và hành vi?

Những nhược điểm chính của hồi quy bội từng bước bao gồm thiên lệch trong ước lượng tham số, sự không nhất quán giữa các thuật toán lựa chọn mô hình, một vấn đề cố hữu (nhưng thường bị bỏ qua) liên quan đến việc kiểm định giả thuyết nhiều lần, và sự chú trọng hoặc phụ thuộc không thích hợp vào một mô hình tốt nhất duy nhất. Chúng tôi thảo luận về từng vấn đề này kèm theo ví dụ.

Chúng tôi sử dụng một ví dụ cụ thể về dữ liệu phân bố chim vàng tây thu thập trong 4 năm để làm nổi bật những cạm bẫy của hồi quy từng bước. Chúng tôi chỉ ra rằng hồi quy từng bước cho phép các mô hình chứa các biến dự đoán có ý nghĩa được thu thập từ dữ liệu của từng năm. Mặc dù các mô hình được chọn có ý nghĩa, chúng thay đổi đáng kể giữa các năm và cho thấy những mẫu hình trái ngược với những gì được xác định khi phân tích tập dữ liệu đầy đủ trong 4 năm.

Một phân tích lý thuyết thông tin (IT) của tập dữ liệu về chim vàng tây minh họa lý do tại sao các kết quả khác nhau của các phân tích từng bước lại phát sinh. Cụ thể, phương pháp IT xác định số lượng lớn các mô hình cạnh tranh có thể mô tả dữ liệu một cách tương đương, cho thấy rằng không có một mô hình nào nên được tin cậy để đưa ra kết luận.