http://hdl.handle.net/10884/271 2026-04-20T20:26:12Z http://hdl.handle.net/10884/1443 Title: On the Choice of Linear Regression Algorithms for Biological and Ecological Applications Authors: Vieira, Vasco; Creed, Joel; Scrosati, Ricardo A.; Santos, Anabela; Dutschke, Georg; Leitão, Francisco; Engelen, Aschwin H.; Huanel, Oscar R.; Guillemin, Marie-Laure; Mateus, Marcus; Neves, Ramiro Abstract: Model II regression (i.e. minimizing residuals obliquely) is the adequate alternative to Model I regression by Ordinary Least Squares (i.e. minimizing residuals vertically) given the absence of well-established dependence relationships or x measured with error. Yet, it has no perfect solution. Determining the true slope from errors-in-the-variables models requires the errors in x and y estimated from higher order moments. However, their accurate estimation requires enormous data sets and thus they are not applicable to most ecological problems. The alternative Reduced Major Axis (RMA) is dependent on a strict set of assumptions, hardly met with real data, making it prone to bias, whereas Principal Components Analysis (PCA) becomes less reliable with decreasing correlations while x and y presenting approximate variances. We used artificial data (allowing for the determination of the true slope) to demonstrate when RMA or PCA should be preferred. Consequently, we propose using PCA whenever r2+s2 x/s2 y is higher than 1.5. Otherwise, we suggest generating artificial data manipulated to match the structure of the original, and to test which method provides closer estimates to the input true slope. We provide a user-friendly script to perform this task. We tested the use of RMA and PCA with real data about intraspecific and interspecific biomass-density relations in algae and seagrass, algae frond growth, crustacean and bird morphometry, sardine fisheries and social sciences data, commonly finding widely divergent slope estimates leading to severely biased parameter estimations and model applications. Their analyses support the suggested approach for method selection summarized above. 2016-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10884/145 Title: La administración basada en la evidencia como método de enseñanza Authors: Dutschke, Georg; Junco, Julio Garcia del Abstract: La administración basada en la evidencia se inspira en la medicina basada en la evidencia. Ella proporciona un marco de referencia para seguir una lógica de actuación. Un problema exige conocer lo que deseamos hacer, la valoración de las consecuencias de una decisión y la información necesaria para actuar en un sentido. Se expone en que consiste la administración basada en la evidencia y su aplicación en la docencia. Se presentan los resultados de un estudio longitudinal, realizado entre los años 2000 y 2006, sobre la base del análisis de casos, para recoger un número adecuado de variables y conocer cómo se perciben estas por los alumnos en relación con la administración basada en la evidencia. Los alumnos valoraron la eficacia de la administración basada en la evidencia mediante un cuestionario soportado en la escala de Likert, con valores que van del 1 al 7. Los alumnos consideraron el método como «una buena manera de aprender de los errores de las empresas» y señalaron como inconveniente que «no siempre es bueno copiar a otras empresas». 2011-09-21T00:00:00Z