摘要
生态统计学的最新发展已经涉及到行为生态学，现在越来越多的研究应用分析工具，这些工具包括基于显著性水平的传统零假设检验的替代方法。然而，这些方法在我们的领域中继续得到好坏参半的支持。由于我们的统计选择会影响研究设计和数据解释，因此有一个令人信服的理由可以就统计哲学和实践达成共识。在这里，我们简要概述了最近提出的方法，并为将来的讨论打开了一个在线论坛(https://bestat.ecoinformatics.org/). 从实践行为生态学家依赖相关或实验数据的角度出发，我们回顾了信息论方法、贝叶斯推断和效应大小统计的最相关特征。我们还讨论了对数据质量、缺失数据和可重复性的关注。我们强调有必要摆脱对统计重要性的严重依赖，同时关注生物相关性和效应大小，并认识到不确定性是生物数据的固有特征。此外，我们指出在当前分析中整合先前知识的重要性，为此，新方法提供了多种工具。然而，我们注意到，这些方法的缺点和优点还需要结合行为数据进行仔细检查。因此，我们鼓励对统计结果的解释进行哲学上的改变，但鉴于行为生态学中不同方法的不确定性，我们仍然保留了一种多元化的观点，以做出客观的统计选择。我们就如何在科学论文的统计输出中明确这些概念提出了建议。
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