(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe R – Win Vector LLCși cu amabilitate a contribuit la R-bloggeri). (Puteți raporta problema legată de conținutul acestei pagini aici)
Doriți să vă distribuiți conținutul pe R-bloggeri? dați clic aici dacă aveți un blog, sau aici dacă nu aveți.
Joseph Rickert și cu mine am realizat un experiment încercând să ruleze o meta-analiză standard și apoi să reproducem rezultate similare direct folosind metode bayesiene. Cred că a ieșit cu adevărat interesant și îl împărtășim aici la R Works și, de asemenea, aici pe Github.
O meta-analiză este o încercare de a estima un efect prin combinarea mai multor studii preexistente. Pentru exemplul nostru, încercăm să estimăm eficacitatea blocantului canalelor de calciu amlodipină în comparație cu un placebo în îmbunătățirea capacității de muncă la pacienții cu angină pectorală din opt studii. Credem că analiza bayesiană suplimentară oferă o oportunitate excelentă de a te antrena ce se întâmplă în timpul unei meta-analize. În versiunea bayesiană, estimăm distribuția mărimii necunoscute a efectului real, care este cel mai compatibil cu rezumatele studiului observat (și cu orice antecedente pe care le apelăm).
Pentru exemplul nostru obținem următoarele estimări ale distribuției posterioare a efectului atât pentru grupurile de tratament, cât și pentru cele de control (și, prin urmare, diferența).
Aceasta are harul că răspunde direct la o întrebare dorită: care sunt valorile probabile sau plauzibile ale mărimii efectului care ar duce la datele observate. O astfel de analiză poate fi ajustată pentru a respecta diferitele cerințe sau ipoteze de distribuție.
Vă rugăm să verificați!
