Generally speaking, I was checking if the presence of animal carcasses could be determined based on the chemical composition of the soil. I know that in the context of ecological modeling and environmental data analysis, the moderate predictive power of models, as suggested by the R² values presented in my analysis (around 38%), is often considered acceptable. I used GLM. I am having trouble finding scientific articles to support this... I am only finding articles from the "social sciences". Can you help?
La relación entre la composición química del suelo y la presencia de cadáveres de animales es un tema interesante en la modelización ecológica. Aunque los valores de \(R^2\) pueden variar según el contexto y la disciplina.
- Los modelos ecológicos se utilizan para describir, explicar y predecir patrones y procesos en los ecosistemas.
- En tu caso, estás interesado en predecir la presencia de cadáveres de animales en función de la composición química del suelo.
Un (R^2) del 38% significa que aproximadamente el 38% de la variabilidad observada en la presencia de cadáveres puede ser atribuida a las variables del modelo.
El 62% restante de la variabilidad no se explica por las variables incluidas en el modelo y puede deberse a otros factores no considerados.
Un (R^2) del 38% sugiere que el modelo tiene cierta capacidad para predecir la presencia de cadáveres, pero aún hay una cantidad significativa de variabilidad no explicada. Es importante considerar otros factores y evaluar si el modelo es adecuado para los objetivos de la investigación.
Marcin Cholewa
Miguel Cuicapuza
In environmental research, the acceptable R-squared (R²) value can vary depending on the specific context, variables involved, and the complexity of the phenomena being studied. Generally, R-squared is a measure of how well the statistical model explains the variation in the data points around the mean. In some environmental studies, particularly those involving natural systems with inherent variability, achieving a high R-squared value can be challenging due to the multitude of factors influencing environmental processes. Researchers often strive for R-squared values that are statistically significant and sufficiently robust to support their conclusions. Acceptable R-squared values typically range from 0.5 to 0.8, but this can vary widely depending on the field and specific research question. Ultimately, the interpretation of R-squared values in environmental research should consider the complexity of the system under study and the practical implications of the findings.