Яка різниця між частотологічним підходом від метааналізу та байєсівським підходом?

Скажімо, я роблю аналіз, дивлячись на конкретний стан здоров'я. Мене цікавить різниця в тій мірі між пацієнтами та контрольними групами, і чи відрізняється різниця від 0. У минулому були проведені дослідження, що розглядали мій той самий дослідницький питання та міру здоров’я, але в різних зразках пацієнтів.

У своєму байєсівському аналізі я б створив попередній розподіл на основі попередніх досліджень, включаючи середню різницю та стандартну помилку.

Вибачте, будь ласка, якщо це питання для новачків, коли я нещодавно вивчаю баєсівську статистику, але якими способами відрізняються результати мого байєсівського аналізу від результатів, які я отримав, використовуючи зворотний дисперсійний зважений мета-аналіз, щоб поєднати середні оцінки різниці з показниками попередні дослідження з моїми поточними даними ?

На це питання є достатньо посилань як у статистичному аналізі, так і в метааналізі. Наприклад, подивіться тут:

Dohoo I, Stryhn H, Sanchez J. Оцінка основного ризику як джерела неоднорідності в метааналізах: імітаційне дослідження байєсівських та частістських реалізацій трьох моделей. Попередній Vet Med. 2007 р., 14 вересня; 81 (1-3): 38-55. Epub 2007, 2 травня.

Bennett MM, Crowe BJ, Price KL, Stamey JD, Seaman JW Jr. Порівняння байєсівських та частофілістських метааналітичних підходів для аналізу часу на дані про події. J Biopharm Stat. 2013; 23 (1): 129-45. doi: 10.1080 / 10543406.2013.737210. Hong H,

Карлін Б.П., Шамліян Т.А., Вайман Дж. Ф., Рамакришнан Р, Сайнфорт Ф, Кейн Р.Л. Порівнюючи байєсівський та частофілістський підходи для порівняльного лікування кількох результатів. Мед Децис Прийняття 2013. липень; 33 (5): 702-14. doi: 10.1177 / 0272989X13481110. Epub 2013, 2 квіт.

Biggerstaff BJ, Tweedie RL, Mengersen KL. Пасивне куріння на робочому місці: класичний та баєсовський метааналіз. Внутрішня арка окупує довкілля. 1994; 66 (4): 269-77.

Особливо цікавим є наступний уривок із реферату Біггерстафа та ін.

... наближення, що виникають із класичних методів, видаються неконсервативними, і їх слід застосовувати обережно. Байєсівські методи, які чіткіше пояснюють можливу неоднорідність у дослідженнях, знову дають дещо нижчі оцінки відносного ризику та більш широкі задні достовірні інтервали, що свідчить про те, що висновок, що застосовується з не байєсівських підходів, може бути оптимістичним.

Якщо вас цікавить моя особиста думка, байєсівські підходи, як правило, більш гнучкі, але більш обчислювальні або теоретично складні. Крім того, частофілістський підхід базується на хитрій концепції тестування гіпотез та помилках I / II типу, в той час як байєсівський підхід забезпечує прямі твердження про ймовірність. Нарешті, байєсівський аналіз змушує вас чітко визнати свої припущення.

У будь-якому разі я б застерігсь від метааналізу, в якому баєсовський і частолістський підходи досить суперечливі.