Digamos que eu esteja realizando uma análise observando uma determinada medida de saúde. Estou interessado na diferença nessa medida entre pacientes e controles e se a diferença é ou não diferente de 0. Houve estudos no passado analisando minha mesma pergunta de pesquisa e medida de saúde, mas em diferentes amostras de pacientes.
Na minha análise bayesiana, construí uma distribuição anterior com base nos estudos anteriores, incorporando a diferença média e o erro padrão.
Perdoe-me se esta é uma pergunta para iniciantes, pois estou aprendendo novas estatísticas bayesianas, mas de que maneira os resultados da minha análise bayesiana diferem dos resultados que eu obteria usando uma meta-análise ponderada por variação inversa para combinar as estimativas de diferença média das estudos anteriores com meus dados atuais ?
Respostas:
Existem amplas referências sobre essa questão na análise estatística em geral e na metanálise. Por exemplo, dê uma olhada aqui:
Dohoo I, Stryhn H, Sanchez J. Avaliação do risco subjacente como fonte de heterogeneidade em metanálises: um estudo de simulação de implementações bayesianas e freqüentistas de três modelos. Prev Vet Med. 14 de setembro de 2007; 81 (1-3): 38-55. Epub 2007 2 de maio.
Os dados foram coletados por meio de entrevistas semiestruturadas e entrevistas semiestruturadas, com o objetivo de avaliar o desempenho dos participantes. J Biopharm Stat. 2013; 23 (1): 129-45. doi: 10.1080 / 10543406.2013.737210. Hong H,
Carlin BP, Shamliyan TA, Wyman JF, Ramakrishnan R, Sainfort F, Kane RL. Comparando abordagens bayesianas e freqüentistas para comparações de tratamentos mistos com múltiplos resultados. Med Decis Making. Jul 2013; 33 (5): 702-14. doi: 10.1177 / 0272989X13481110. Epub 2013 2 de abril.
Biggerstaff BJ, Tweedie RL, Mengersen KL. Tabagismo passivo no local de trabalho: metanálises clássica e bayesiana. Int Arch Occup Environ Health. 1994; 66 (4): 269-77.
A seguinte passagem do resumo de Biggerstaff et al é particularmente interessante:
Se você está interessado em minha opinião pessoal, as abordagens bayesianas são tipicamente mais flexíveis, mas mais computacionalmente ou teoricamente complexas. Além disso, a abordagem freqüentista é baseada no conceito complicado de teste de hipóteses e erros do tipo I / II, enquanto a abordagem bayesiana permite declarações diretas de probabilidade. Finalmente, a análise bayesiana obriga a reconhecer explicitamente suas suposições.
De qualquer forma, eu alertaria contra uma meta-análise na qual as abordagens bayesiana e freqüentista são bastante conflitantes.
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