메타 분석을 통한 빈번한 접근 방식과 베이지안 접근 방식의 차이점은 무엇입니까?

특정 건강 측정을보고 분석을 수행한다고 가정 해 봅시다. 나는 환자와 대조군 사이의 측정 값의 차이와 그 차이가 0과 다른지 여부에 관심이 있습니다. 과거에 같은 연구 질문과 건강 측정법을보고 있지만 환자의 다른 샘플에 대한 연구가있었습니다.

베이지안 분석에서 나는 평균 차이와 표준 오차를 통합 한 이전 연구를 기반으로 사전 분포를 구축 할 것입니다.

내가 베이지안 통계를 새로 배우 면서이 초보자 질문 인 경우 저를 용서하십시오. 그러나 베이지안 분석 결과가 역 분산 가중 메타 분석을 사용하여 얻은 결과와 어떤 방식으로 다른가? 내 현재 데이터에 대한 사전 연구 ?

통계 분석과 메타 분석에는이 질문에 대한 충분한 참조가 있습니다. 예를 들어 여기를 살펴보십시오.

Dohoo I, Stryhn H, Sanchez J. 메타 분석에서 이질성의 원천 인 근본적인 위험 평가 : 베이지안 및 세 가지 모델의 빈번한 구현에 대한 시뮬레이션 연구. 수의사 Med. 2007 년 9 월 14 일; 81 (1-3) : 38-55. Epub 2007 5 월 2 일.

Bennett MM, Crowe BJ, Price KL, Stamey JD, Seaman JW Jr. Bayesian 및 잦은 메타 분석 접근법을 이벤트 데이터 시간 분석을위한 비교. J 바이오 팜 통계. 2013; 23 (1) : 129-45. 도 : 10.1080 / 10543406.2013.737210. 홍 H,

Carlin BP, Shamliyan TA, Wyman JF, Ramakrishnan R, Sainfort F, Kane RL. 다중 결과 혼합 치료 비교를위한 베이지안 및 잦은 접근 방법 비교 메드 데시스 메이킹. 2013 년 7 월; 33 (5) : 702-14. 도 : 10.1177 / 0272989X13481110. Epub 2013 4 월 2.

Biggerstaff BJ, Tweedie RL, Mengersen KL. 직장에서의 수동적 흡연 : 클래식 및 베이지안 메타 분석. Int Arch 점령 환경 건강. 1994; 66 (4) : 269-77.

Biggerstaff 등의 초록에서 다음 구절이 특히 흥미 롭습니다.

... 전통적인 방법으로 발생하는 근사치는 보수적이지 않은 것으로 보이므로주의해서 사용해야합니다. 연구에서 가능한 불균일성을보다 명확하게 설명하는 베이지안 방법은 상대적 위험과 후부 신뢰할 수있는 간격의 추정치가 약간 낮아 지므로 비 베이지안 접근법의 추론이 낙관적 일 수 있음을 나타냅니다.

내 개인적인 의견에 관심이 있다면 베이지안 접근 방식은 일반적으로 더 유연하지만 계산 상 또는 이론적으로 더 복잡합니다. 또한 잦은 접근 방식은 까다로운 가정 테스트 및 유형 I / II 오류 개념을 기반으로하며, 베이지안 접근 방식은 직접적인 확률 진술을 가능하게합니다. 마지막으로 베이지안 분석은 가정을 명시 적으로 인정하도록 강요합니다.

어쨌든 베이지안과 빈번한 접근 방식이 상당히 상충되는 메타 분석에 대해주의를 기울일 것입니다.