Apa perbedaan antara pendekatan Frequentist dengan meta-analisis dan pendekatan Bayesian?

Katakanlah saya sedang melakukan analisis melihat ukuran kesehatan tertentu. Saya tertarik pada perbedaan dalam ukuran antara pasien dan kontrol dan apakah perbedaannya berbeda dari 0. Ada penelitian di masa lalu yang melihat pertanyaan penelitian dan ukuran kesehatan saya yang sama, tetapi dalam sampel pasien yang berbeda.

Dalam analisis Bayesian saya, saya akan membangun distribusi sebelumnya berdasarkan studi sebelumnya menggabungkan perbedaan rata-rata dan kesalahan standar.

Maafkan saya jika ini pertanyaan pemula karena saya baru belajar statistik Bayesian, tetapi dalam hal apa hasil dari analisis Bayesian saya berbeda dari hasil yang akan saya peroleh dengan menggunakan meta-analisis berbobot varian terbalik untuk menggabungkan perkiraan perbedaan rata-rata dari studi sebelumnya dengan data saya saat ini ?

bayesian meta-analysis case-control-study

— derrek
sumber

Apa sebenarnya "data saat ini" Anda? Apakah Anda telah mengumpulkan hasil studi (agregat) lainnya? Atau, apakah Anda memiliki data orang pribadi? Ada beberapa makalah yang membahas meta-analisis Bayesian ...

— Bernd Weiss

Saya memiliki data masing-masing orang sebagai data saya saat ini sehingga bisa mendapatkan semua ringkasan / statistik inferensial. Untuk studi sebelumnya saya tidak memiliki data individual tetapi memiliki akses ke sebagian besar ringkasan / statistik inferensial (seperti cara, SD, SE, t-statistik) juga.

— derrek

Perbedaannya besar; frequentism dan Bayesianism memiliki pandangan berbeda tentang konsep probabilitas, dan ini berarti bahwa setiap analisis dalam kedua kerangka kerja berarti sesuatu yang sama sekali berbeda.

— Stijn

Ada banyak referensi tentang pertanyaan ini dalam analisis statistik pada umumnya, dan dalam meta-analisis. Misalnya, lihat di sini:

Dohoo I, Stryhn H, Sanchez J.Evaluasi risiko yang mendasari sebagai sumber heterogenitas dalam meta-analisis: studi simulasi Bayesian dan implementasi tiga model yang sering dilakukan. Sebelumnya Dokter Hewan. 2007 Sep 14; 81 (1-3): 38-55. Epub 2007 2 Mei.

Bennett MM, Crowe BJ, Price KL, Stamey JD, Seaman JW Jr. Perbandingan dari Bayesian dan pendekatan meta-analitis yang sering digunakan untuk menganalisis waktu untuk data acara. J Biopharm Stat. 2013; 23 (1): 129-45. doi: 10.1080 / 10543406.2013.737210. Hong H,

Carlin BP, TA Shamliyan, Wyman JF, Ramakrishnan R, Sainfort F, Kane RL. Membandingkan pendekatan Bayesian dan sering untuk perbandingan pengobatan campuran hasil ganda. Pembuatan Decis Med. 2013 Jul; 33 (5): 702-14. doi: 10.1177 / 0272989X13481110. Epub 2013 2 April.

Biggerstaff BJ, Tweedie RL, Mengersen KL. Merokok pasif di tempat kerja: meta-analisis klasik dan Bayesian. Int Arch Occup Environ Health. 1994; 66 (4): 269-77.

Bagian berikut dari abstrak Biggerstaff et al sangat menarik:

... perkiraan yang timbul dari metode klasik tampaknya tidak konservatif dan harus digunakan dengan hati-hati. Metode Bayesian, yang menjelaskan secara lebih eksplisit kemungkinan ketidakhomogenan dalam penelitian, memberikan perkiraan yang sedikit lebih rendah lagi tentang risiko relatif dan interval kredibel posterior yang lebih luas, yang menunjukkan bahwa kesimpulan dari pendekatan non-Bayesian mungkin optimis.

Jika Anda tertarik dengan pendapat pribadi saya, pendekatan Bayesian biasanya lebih fleksibel tetapi lebih kompleks secara komputasional atau teoritis. Selain itu, pendekatan frequentist didasarkan pada konsep rumit pengujian hipotesis dan kesalahan tipe I / II, sementara pendekatan Bayesian memungkinkan pernyataan probabilitas langsung. Akhirnya, analisis Bayesian memaksa Anda untuk secara eksplisit mengakui asumsi Anda.

Bagaimanapun, saya akan memperingatkan terhadap meta-analisis di mana pendekatan Bayesian dan sering cukup bertentangan.

— Joe_74
sumber