The use of Bayesian inference (BI) is a common methodology for data analysis in Ecology and Evolution. This statistical approach is particularly useful in cases which information is scarce, because allows formalizing sources of information, other than sampling data (priors), obtained from technical reports, expert opinions and beliefs. Recent reviews detected that most ecological studies use non-informative priors without any justification, ignoring other sources of independent information available to construct informative priors. In this study, we examined how the selection of informative or non-informative priors, affects hypothesis testing. We compared the proportion of occupied sites (occupancy) in four exotic plant species living in two contrasting environments in Central Chile. Given that occupancy is related to binomial proportions, we developed a statistical procedure based on beta distribution, to compare occupancies using Bayes factor. Bayes factor obtained from different non-informative priors led to similar inferences relative to H0. The use of informative prior drastically changed our decisions about H0 in three of four plant species. The selection of priors is critical because they determine hypothesis testing. The use of independent information will improve our inferences, which is precisely the strength of BI. We hypothesize that the reluctance to use informative priors in ecological studies reflects extreme positivism and the use of non-informative priors is a strategy to avoid subjectivity; by doing that, ecologists depart from the philosophy of BI which accepts that the subjective knowledge is a valid, and sometimes the only alternative, to know the world.

中文翻译：

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关于在生态学中应用贝叶斯推理中的先验分布的使用：在智利中部外来植物中使用二项式比例的生态示例

贝叶斯推理 (BI) 的使用是生态学和进化论中数据分析的常用方法。这种统计方法在信息稀缺的情况下特别有用，因为除了从技术报告、专家意见和信念获得的抽样数据（先验数据）之外，还可以将信息来源形式化。最近的评论发现，大多数生态研究在没有任何理由的情况下使用非信息先验，忽略了可用于构建信息先验的其他独立信息来源。在这项研究中，我们研究了信息性或非信息性先验的选择如何影响假设检验。我们比较了生活在智利中部两个截然不同环境中的四种外来植物物种的占用地点（占用）比例。鉴于占用率与二项式比例相关，我们开发了一个基于贝塔分布的统计程序，使用贝叶斯因子来比较占用率。从不同的非信息先验获得的贝叶斯因子导致了相对于 H0 的类似推论。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。使用贝叶斯因子比较占用率。从不同的非信息先验获得的贝叶斯因子导致了相对于 H0 的类似推论。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。使用贝叶斯因子比较占用率。从不同的非信息先验获得的贝叶斯因子导致了相对于 H0 的类似推论。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。从不同的非信息先验获得的贝叶斯因子导致了相对于 H0 的类似推论。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。从不同的非信息先验获得的贝叶斯因子导致了相对于 H0 的类似推论。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。信息先验的使用极大地改变了我们对四种植物中的三种的 H0 的决定。先验的选择至关重要，因为它们决定假设检验。使用独立信息会提高我们的推理能力，这正是BI的优势。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。这正是BI的强项。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。这正是BI的强项。我们假设生态研究中不愿使用信息性先验反映了极端实证主义，而使用非信息性先验是避免主观性的一种策略；通过这样做，生态学家背离了 BI 哲学，该哲学认为主观知识是了解世界的有效方法，有时甚至是唯一的选择。