2本論文を比較的？ちゃんと眺めたので，上の個人的メモへの返答をまず先に：
- むしろ，0が多くてばらつきの多い（分位点回帰でえいやで回帰するような*1）データを想定して作られているとのこと(Baker & King 2013)。
- データは多くないとだめ。偏りがあるとよくない(Baker & King 2013)。
- まぁ1つの定義の仕方という認識でいいと思う。著者らもそのあたりはなんとなく考えているような気がする。
では，読んだ2本の論文のメモ：
Cuffney, T.F. & Qian, S.S. (2013) A critique of the use of indicator-species scores for identifying thresholds in species responses. Freshwater Science, 32, 471-488.
Tom Cuffneyさんは論文別刷りもすぐ送ってくれて，ええ人だと思うのです（動画もなかなかええ感じ）。この論文の主張は，簡単に言うと，シンプルなモデルから発生させたデータで，全然閾値推定できておらんじゃないか！TITAN？んなもん使えんよ，という感じ。TITANのもととなる計算の中身をすごく簡単に説明してくれている（ありがたい！）。んで，これを読むと，あーTITANってダメそうだな，これにどうやって反論するんだろう・・・と思った。
Baker, M.E. & King, R.S. (2013) Of TITAN and straw men: an appeal for greater understanding of community data. Freshwater Science, 32, 489-506.
で，反論。簡単に言うと，基本的に発生させたデータが悪いので，そこから得られた結論も全然お門違いよ，という回答。上に書いたように，0やばらつきの多いデータを想定しているというのがミソ。あと，対数変換する必要はないのに，しているとか，そういう批判。ただ，細かい？点で2だけCuffney & Qianの指摘を認めていて，それは今後改訂されるTITANでは解決されるでしょう。と書いてある（これが出たのは，今年の初めの方なので，もう何かあってもいいと思うのですが，著者のサイトとかで何かが新しく公開された感じはしない。。）。
すごくおおざっぱにまとめると万能な手法ではないので，慎重に使わないといけないという，当たり前の結論になってしまう気がします。Tomさんはボクの好きなタイプだけど*2，今回はBaker & Kingに軍配あり？，という感じかも（まぁ勝ち負けではないですが）。とにかく読んでて結構おもしろかった。
あと関連して：
Qian, S.S., Cuffney, T.F., Alameddine, I., McMahon, G. & Reckhow, K.H. (2010) On the application of multilevel modeling in environmental and ecological studies. Ecology, 91, 355-361.
混合モデルの話。交互作用の使い方？が個人的に盲点でおもしろかった。
