Using logistic regression to analyze the sensitivity of PVA models : A comparison of methods based on African wild dog models

: We used logistic regression as a method of sensitivity analysis for a stochastic population viability analysis model of African wild dogs ( Lycaon pictus) and compared these results with conventional sensitivity analyses of stochastic and deterministic models. Standardized coefficients from the logistic regression analyses indicated that pup survival explained the most variability in the probability of extinction, regardless of whether or not the model incorporated density dependence. Adult survival and the standard deviation of pup survival were the next most important parameters in density-dependent simulations, whereas the severity and probability of catastrophe were more important during density-independent simulations. The inclusion of density dependence decreased the probability of extinction, but neither the abruptness nor the inclusion of density dependence were important model parameters. Results of both relative sensitivity analyses that altered each parameter by 10% of its range and life-stage-simulation analyses of deterministic matrix models supported the logistic regression results, indicating that pup survival and its variation were more important than other parameters. But both conventional sensitivity analysis of the stochastic model which changed each parameter by 10% of its mean value and elasticity analyses indicated that adult survival was more important than pup survival. We evaluated the advantages and disadvantages of using logistic regression to analyze the sensitivity of stochastic population viability models and conclude that it is a powerful method because it can address interactions among input parameters and can incorporate the range of parameter variability, although the standardized regression coefficients are not comparable between studies. Model structure, method of analysis, and parameter uncertainty affect the conclusions of sensitivity analyses. Therefore, rigorous model exploration and analysis should be conducted to understand model behavior and management implications. Resumen: Utilizamos la regresion logistica como un metodo de analisis de sensibilidad par a un modelo de analisis de viabilidad poblacional de perros silvestres Africanos ( Lycaon pictus) y comparamos estos resultados con analisis de sensibilidad convencionales de modelos estocasticos y deterministicos. Coeficientes estandarizados de los analisis de regresion logistica indicaron que la supervivencia de cachorros explicaba la mayor variabilidad en la probabilidad de extincion, independientemente de que el modelo incorporara la denso-dependencia. La supervivencia de adultos y la desviacion estandar de la supervivencia de cachorros fueron los parametros que siguieron en importancia en simulaciones de denso-dependencia, mientras que la severidad y la probabilidad de catastrofes fueron mas importantes durante simulaciones denso-independientes. La inclusion de la denso dependencia disminuyo la probabilidad de extincion, pero ni la severidad ni la inclusion de denso-dependencia fueron parametros importantes. Resultados de los analisis de sensibilidad relativa que alteraron cada parametro en 10% de su rango y analisis de la simulacion de etapas de vida de modelos matriciales deterministicos apoyaron los resultados de la regresion logistica, indicando que la supervivencia de cachorros y su variacion fueron mas importantes que otros parametros. Sin embargo, el analisis de sensibilidad convencional del modelo estocastico que cambiaron cada parametro en 10% de su valor medio y el analisis de elasticidad indicaron que la supervivencia de adultos fue mas importante que la supervivencia de cachorros. Evaluamos las ventajas y desventajas de utilizar la regresion logistica para analizar la sensibilidad de modelos estocasticos de viabilidad poblacional y concluimos que es un metodo poderoso porque puede atender interacciones entre parametros ingresados e incorporar el rango de variabilidad de parametros, aunque los coeficientes de regresion estandarizada no son comparables entre estudios. La estructura del modelo, el metodo de analisis y la incertidumbre en los parametros afectan las conclusiones del analisis de sensibilidad. Por lo tanto, se debe realizar una rigurosa exploracion y analisis del modelo para entender su comportamiento y sus implicaciones en el manejo.