“Selvom DJ og DCE ihærdigt forsøger på det, bliver usandhed ikke til sandhed ved at blive gentaget” Det skriver Egon Bennetsen, som i skarpe vendinger kritiserer brug af diskvalificeret metode
Tekst og foto: Egon Bennetsen, vildbiolog
Tandsnit igen igen
Selvom DJ og DCE ihærdigt forsøger på det, bliver usandhed ikke til sandhed ved at blive gentaget. I artiklen resumerer jeg hvorfor tandsnitmetoden anvendt på danske krondyr ikke er valideret anvendelig
Den rigtige R2 – værdi på 0,52 afslører, at metoden er uanvendelig. Ved en acceptabel afvigelse på rigtig alder +/- 1 år ville R2 – værdien være på 0,95, men man måtte se bort fra ikke mindre end de 10 ringeste værdier. (27%).
I en artikel fra den 6/7 fremfører Niels Søndergaard fra DJ igen den forfejlede påstand, at tandsnitmetoden er anvendelig til at aldersvurdere dansk kronvildt med tilstrækkelig nøjagtighed.
Niels Søndergaard nævner, at der har været rejst kritik af metoden.
Ja, det tør siges. Det er dog ikke en kritik DJ på nogen måde har taget alvorligt endsige delagtiggjort deres læsere i.
Søndergaard bruger et notat fra DCE til at hænge sin hat på:
http://dce.au.dk/fileadmin/dce.au.dk/Udgivelser/Notater_2017/Aldersfordeling_for_krondyr_260417.pdf
Notatet tager udgangspunkt i denne – efterhånden velkendte – figur.
Figur 5 fra Sunde & Haugaard 2014. Alder estimeret ud fra tandsnit plottet mod kendt alder for 37 krondyr fra tre danske bestande. Den tykke linje angiver regressionslinjen af den estimerede sammenhæng mellem alder bestemt ved tandsnit og dyrets faktiske alder med skæring i punktet 0,0. De tynde linjer angiver 95 % -sikkerhedsgrænser for bestemmelsen af den rette linje. Dyr til og med det 2. fyldte år kan aldersbestemmes uden usikkerhed ud fra sammensætningen af mælketænder og blivende tænder.
DCE påstod, at figuren viste 37 punkter, selvom man kun – med lup – kunne erkende 29 punkter.
DCE ville ikke i første omgang udlevere tabelmaterialet. (Hvorfor mon?)
Først efter krav om aktindsigt lykkedes det at få tabelmaterialet.
I ovennævnte notat fra DCE vises fire regressionsmodeller.
C | D | F | G | |
Punkter | 37 | 37 | 35 | 35 |
Skæring i 0,0 | Ja | Nej | Ja | Nej |
R2 | 0,92 | 0,52 | 0,97 | 0,81 |
I C og F er regressionslinjen tvunget til skæring gennem 0,0, mens den i modellerne D og G har fri skæring med y-aksen. Det er bestemt ikke så ligegyldigt, som det præsenteres af Sunde, for dermed er der tale om to helt forskellige beregningsmetoder, der overhovedet ikke er sammenlignelige.
I tilfældet C og F, hvor regressionen er tvunget til skæring i 0,0, bliver residualerne beregnet fra punkterne til grundlinjen (x- aksen). I tilfældet D og G er de beregnet fra punkterne til regressionslinjen. To helt forskellige matematiske formler med vidt forskellige resultater!
De høje forklaringsgrader (C og F) R2 på 92 % og 97 % er således kunstigt høje værdier, der altså er fremkommet ved en anden beregningsmetode, og derfor ikke er sammenlignelig med de 52% i model D, der er fremkommet med en almindelig, videnskabelig regressionsanalyse.
Det er en grov fejl – formentlig bevidst – at Sunde ikke gør opmærksom på at R2 – værdierne i C og F er fremkommet ved en helt anden beregningsmetode end værdierne i D og G.
Peter Sunde burde være bekendt med dette forhold, og det faktum, at han ikke gør opmærksom på dette tangerer efter min mening videnskabelig uredelighed!
At DCE har valgt at arbejde med en regressionsmodel i C og F, hvor linjen tvinges gennem 0,0, forklares med, at man jo ved, at alle nyfødte kalve er nul år (!). Det er rigtigt, men i statistisk sammenhæng fuldstændig ligegyldigt, at kurven ”principielt” bør gå igennem 0,0.
Det man får frem ved undersøgelsen, er en kalibreringskurve for fremtidige tandsnitsmålinger. Den er man naturligvis nødt til at lade flyde frit. Det kunne jo f.eks. vise sig, at f.eks. de 2 første årringe ikke kunne erkendes. Så kan det jo ikke nytte noget, at man binder kurven i 0,0. Derved “skygger” man for systematiske fejl i tandsnitsmetoden.
Det lugter langt væk af, at DCE med snak om nyfødte kalves alder tvinger grafen igennem 0,0, for dermed at retfærdiggøre en regressionsformel, der giver en “kunstig” høj R2 værdi på 0,92.
I modellerne F og G fjerner DCE behændigt de to ringeste værdier – de såkaldte outliers.
Man kan ikke bare fjerne outliers, medmindre man har fundet grunden til afvigelsen, og med sikkerhed kan forhindre den opstår igen. Intet tyder på at det er lykkedes for DCE.
Den eneste videnskabeligt rigtige metode er altså model D med R2 = 0,52!!
Og det er i videnskabelig sammenhæng alt for lavt. Især her hvor der kun er en enkelt faktor – alder – involveret, bør forklaringsgraden være over 0,95. Det er kendt alder mod antal årringe i tanden, og den bør som udgangspunkt kunne bestemmes entydigt.
Alt andet er udenomssnak, der bærer præg af, at man med vold og magt vil have den tandsnitsmetode.
Og man bliver ved med, at snakke om udenlandske forhold – denne gang Spanien – som er ligegyldig for danske forhold. Eller at ”juraen” har sagt god for metoden i Tyskland!!!
Søndergaard skriver om metoden:……”selvom den ikke er præcis, så er usikkerheden på metoden oftest kun 1-2 år.”
Og hvad så?
Mere sigende er det, at ikke mindre end 7 af 37 punkter (19%) ligger 3 eller flere år fra den rigtige værdi.
Samt at prædiktionsintervallet ”forudsiger”, at stiller vi med et dyr, som vi ved er 8 år, ja, så er der 95% sandsynlighed for, at det ved tandsnit vil blive vurderet til en alder mellem 3- og 13 år.
Dette er et helt uantageligt spænd!
I http://www.netnatur.dk/egon-bennetsens-ku-konklusion/ har jeg gjort indgående rede for problemstillingen.
Jeg er af den opfattelse, at alle burde kunne blive enige om at anvende et kriterium, der hedder: Kendt alder +/- 1 år.
Altså at man kan acceptere at en 8 -årig hjort ved tandsnitsmetoden kan blive vurderet til 7, 8 eller 9 år. Det ville lette vurderingen af metodens gyldighed betydeligt, og det kan enhver forstå!
Hvis vi anvender denne regel på de 37 dyr – og dermed fjerner samtlige de 10 punkter (27 %), der afviger mere end +/- 1 år fra kendt alder, ja får vi netop en værdi af R2 på lige over de krævede 95 % (både med og uden skæring i nul).
Fig. 3 (Husk nogle af punkterne er skjult af andre. Se bilag 1 i: http://www.netnatur.dk/bombe-i-hjortesagen/
Det viser med al ønskelig tydelighed, hvor langt tandsnitsmetoden ligger fra, at kunne anvendes til acceptabel bestemmelse af et dansk krondyrs alder.
Så når det i notatet fra DCE konkluderes:
”Alle regressionerne inklusiv de robuste regressioner viser at den faktiske alder fint afspejler den alder, der estimers vha. tandsnit da regressionerne forklarer 51,8- 97,1 % af variationen i datasættet.”
er det helt forkert.
Man kan ikke lade som om, det nærmest er et fedt, hvilke af de 4 R2 -værdier man vælger.
Determinationskoefficienten – eller forklaringsgraden – på 51,8 % = 0,52 er den gældende.
Med alle 37 punkter og med fri skæring med y-aksen. Punktum.
Og det er ikke en fin forklaringsgrad.
Det er en absolut diskvalificerende forklaringsgrad.
Og dermed er metoden langtfra dokumenteret valid under danske forhold.
Det er i øvrigt en konklusion, der støttes af to lektorer i statistik fra Århus Universitet: Steen Andersen og John Vestergaard Olesen. Se: https://www.netnatur.dk/game-dj-dce-sendt-taelling/ og: https://www.netnatur.dk/kaebeindsamling-kritikken-strammes/
NB: På baggrund af ovenstående finder jeg det unødvendigt at gå i dybden med en lang række forhold, der i øvrigt gør frivilligt indsendte tandsæt fra skudte dyr uanvendelige til at afspejle forholdene i den levende bestand. Lad mig nøjes med at påpege, at Nordenfjords vil metoden groft undervurdere antallet af voksne og gamle hjorte i bestanden. Og hvordan har man tænkt sig at vurdere antallet af levende hjorte ud fra skudte, når hjorte med færre end 10 sprosser mange steder er fredet? Man kender jo ikke disses antal i de enkelte aldersgrupper.