В чем разница между подходом Frequentist с метаанализом и подходом Bayesian?

Скажем, я выполняю анализ, глядя на определенную меру здоровья. Меня интересует разница в этой мере между пациентами и контрольной группой, а также в том, отличается ли эта разница от нуля. В прошлом проводились исследования, в которых рассматривался мой вопрос об одном и том же вопросе о здоровье и измерении состояния здоровья, но в разных выборках пациентов.

В моем байесовском анализе я построил бы предварительное распределение, основанное на предыдущих исследованиях, включающих среднюю разницу и стандартную ошибку.

Пожалуйста, прости меня, если это вопрос новичка, так как я недавно изучаю байесовскую статистику, но каким образом результаты моего байесовского анализа будут отличаться от результатов, которые я получу, используя метаанализ, взвешенный по методу обратной дисперсии, для объединения оценок средней разности от предыдущие исследования с моими текущими данными ?

bayesian meta-analysis case-control-study

— Деррек
источник

Что именно ваши "текущие данные"? Собирали ли вы другие (совокупные) результаты исследования? Или у вас есть личные данные? Существует пара статей, в которых обсуждается байесовский метаанализ ...

— Бернд Вайс

В качестве текущих данных у меня есть данные об отдельных лицах, поэтому я могу получить всю сводную / логическую статистику. Для предыдущих исследований у меня нет индивидуальных данных, но у меня есть доступ к большинству сводных / выводных статистических данных (например, средние значения, SD, SE, t-stats).

— derrek

Разница большая; Частота и байесианство по-разному относятся к понятию вероятности, и это означает, что любой анализ в любой структуре означает нечто совершенно иное.

— Стейн

Существует множество ссылок на этот вопрос в статистическом анализе в целом и в метаанализе. Например, посмотрите здесь:

Dohoo I, Stryhn H., Sanchez J. Оценка основного риска как источника неоднородности в метаанализе: имитационное исследование байесовских и частых реализаций трех моделей. Предыдущая Вет Мед. 2007 сент. 14; 81 (1-3): 38-55. Epub 2007 2 мая.

Беннетт М.М., Кроу Б.Дж., Прайс К.Л., Стамей Дж.Д., Симэн Дж.В. младший. Сравнение байесовского и частого мета-аналитических подходов для анализа времени до данных события. J Biopharm Stat. 2013; 23 (1): 129-45. doi: 10.1080 / 10543406.2013.737210. Хонг Х,

Карлин Б.П., Шамлиян Т.А., Вайман Дж.Ф., Рамакришнан Р., Сайнфорт Ф., Кейн Р.Л. Сравнение байесовского и частичного подходов для многократного сравнения результатов лечения. Med Decis Making. 2013 июл; 33 (5): 702-14. doi: 10.1177 / 0272989X13481110. Epub 2013 2 апреля.

Биггерстафф Б.Дж., Твиди Р.Л., Менгерсен К.Л. Пассивное курение на рабочем месте: классический и байесовский метаанализ. Int Arch Occup Environ Health. 1994; 66 (4): 269-77.

Следующий отрывок из реферата Biggerstaff et al особенно интересен:

... приближения, вытекающие из классических методов, кажутся неконсервативными и должны использоваться с осторожностью. Байесовские методы, которые более четко объясняют возможную неоднородность в исследованиях, дают немного более низкие оценки относительного риска и более широкие задние вероятные интервалы, указывая на то, что вывод из небайесовских подходов может быть оптимистичным.

Если вас интересует мое личное мнение, байесовские подходы обычно более гибкие, но более сложные в вычислительном или теоретическом отношении. Кроме того, частотный подход основан на хитрой концепции проверки гипотез и ошибок типа I / II, в то время как байесовский подход допускает прямые вероятностные утверждения. Наконец, байесовский анализ вынуждает вас явно признать свои предположения.

В любом случае, я бы предостерег от мета-анализа, в котором байесовский и частичный подходы довольно противоречивы.

— Joe_74
источник