क्या बायेसियन आँकड़े मेटा-विश्लेषण को अप्रचलित बनाते हैं?

Question

मैं बस सोच रहा था कि क्या बायेसियन आँकड़े पहले अध्ययन से अंतिम तक लागू होंगे यदि यह मेटा-विश्लेषण को अप्रचलित बनाता है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि 20 अध्ययन जो विभिन्न समय बिंदुओं पर किए गए हैं। अनुमान या प्रथम अध्ययन के वितरण एक साथ किया गया था uninformative पहले। दूसरा अध्ययन पूर्व के रूप में पीछे वितरण का उपयोग करता है। नए अध्ययन के बाद के वितरण को अब तीसरे अध्ययन और इससे पहले के रूप में उपयोग किया जाता है।

अंत में हमारे पास एक अनुमान है जिसमें सभी अनुमान या डेटा शामिल हैं जो पहले किए गए हैं। क्या यह मेटा-विश्लेषण करने के लिए समझ में आता है?

दिलचस्प बात यह है कि मुझे लगता है कि इस विश्लेषण के क्रम को बदलने से अंतिम रूप से वितरण, सम्मानजनक रूप से अनुमान भी बदल जाएगा।

Answer 1

आप जो वर्णन कर रहे हैं उसे बायेसियन अपडेट कहा जाता है । यदि आप यह मान सकते हैं कि बाद के परीक्षण विनिमेय हैं, तो इससे कोई फर्क नहीं पड़ेगा कि आपने अपने क्रमिक रूप से, एक ही बार में, या अलग-अलग क्रम में (जैसे यहाँ या यहाँ देखें ) अपडेट किया है । ध्यान दें कि यदि पिछले प्रयोग आपके भविष्य के प्रयोगों को प्रभावित करते हैं, तो शास्त्रीय मेटा-विश्लेषण के मामले में भी एक निर्भरता होगी जो कि ध्यान में नहीं ली जाती है (यदि विनिमेयता मानती है)।

बेइज़ियन अपडेट का उपयोग करके अपने ज्ञान को अपडेट करने के लिए यह सही समझ में आता है, क्योंकि यह बस इसे करने का एक और तरीका है, फिर शास्त्रीय मेटा-विश्लेषण का उपयोग करना। यह सवाल कि क्या यह पारंपरिक मेटा-विश्लेषण को अप्रचलित बनाता है, या नहीं, राय आधारित है और यह निर्भर करता है कि क्या आप बेयसियन दृष्टिकोण को अपनाने के लिए तैयार हैं। दोनों दृष्टिकोणों के बीच सबसे महत्वपूर्ण अंतर यह है कि बायेसियन मामले में आप स्पष्ट रूप से अपनी पूर्व मान्यताओं को बताते हैं।

Comments

मैंने इस उत्तर को अस्वीकार कर दिया, इसलिए नहीं कि यह निश्चित रूप से गलत है, बल्कि इसलिए कि ओपी द्वारा पूछे गए प्रश्न के संबंध में, गलत निष्कर्ष पर आना बहुत आसान है। मेरा मानना ​​है कि ओपी "बायेसियन अपडेट करके पूछ रहा है, क्या मैं मेटा-एनालिसिस के साथ मूलभूत मुद्दों की उपेक्षा कर सकता हूं"? इस उत्तर को "हां, जब तक कि आपको बायेसियन विश्लेषण में कोई समस्या नहीं है" के रूप में गलत व्याख्या करना आसान हो सकता है। जैसा कि मैं अपने उत्तर में इंगित करता हूं, ऐसा नहीं है।

— क्लिफ एबी

@ क्लिफब मुझे नहीं लगता कि प्रश्न की आपकी व्याख्या सही है। हालांकि मैंने आपके उत्तर को महत्वपूर्ण मुद्दा दिया है, इसलिए मैं इस सवाल को समझता हूं कि क्या मेटा-विश्लेषण के लिए बायेसियन अपडेट का उपयोग किया जा सकता है। मेरा जवाब है हां यह हो सकता है और मैंने कहीं भी यह नहीं बताया कि ऐसा करते समय आप मेटा-एनालिसिस के मूलभूत नियमों की अनदेखी करने की समस्या से जूझ रहे हैं।

— टिम

शायद मैं ओपी की मंशा को गलत बता रहा हूं। लेकिन निम्नलिखित उद्धरण में "अंत में हमारे पास एक अनुमान है जिसमें सभी अनुमान शामिल हैं जो पहले किए गए हैं। क्या यह मेटा-विश्लेषण करने के लिए समझ में आता है?", उत्तर "हां!" होना चाहिए, न कि "आप डॉन" 'अगर आपको बायेसियन अपडेट करना है ", जो मैंने पढ़ा था कि वे क्या कर रहे थे।

— क्लिफ एबी

@CliffAB यदि अनुक्रमिक विश्लेषण (बिल्कुल मेटा-विश्लेषण नहीं है, लेकिन ओपी ने जो कुछ वर्णित किया है उसके करीब) बायेसियन अपडेट का उपयोग करके किया गया था, तो सभी जानकारी - पहले और बाद के परीक्षणों पर दिखाई देने वाले डेटा से - फिर वास्तव में किसी की कोई आवश्यकता नहीं है मेटा विश्लेषण, चूंकि आपने अपने ज्ञान को क्रमिक रूप से अद्यतन किया है और पहले से ही आपका अनुमान है।

— टिम

@ क्लिफब मैं आपसे सहमत नहीं हूं। ऐसा लगता है कि हमारी असहमति इस तथ्य पर आधारित है कि आप इस प्रश्न को शास्त्रीय मेटा-विश्लेषण करने के बारे में पूछ रहे हैं। दूसरी ओर, जैसा कि मैंने पहले ही कहा था, मैंने इसे अधिक व्यापक समस्या के रूप में पढ़ा, और इसलिए मेरा उत्तर अस्पष्ट है और किसी विशेष डेटा-विश्लेषणात्मक समस्या पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहा है।

— टिम

Answer 2

मुझे यकीन है कि बहुत से लोग तर्क-वितर्क करेंगे कि मेटा-एनालिसिस का उद्देश्य क्या है, लेकिन शायद मेटा-मेटा स्तर पर इस तरह के विश्लेषण का बिंदु एक पूलेड पैरामीटर अनुमान प्राप्त करने के बजाय अध्ययन का अध्ययन करना है। हम इस बात में रुचि रखते हैं कि क्या प्रभाव एक-दूसरे के बीच समान दिशा में हैं, सीआई सीमाएं हैं जो नमूना आकार की जड़ के लगभग आनुपातिक हैं, और इसी तरह। केवल जब सभी अध्ययन एक ही प्रभाव के आकार और एक संघ या उपचार प्रभाव के लिए परिमाण को इंगित करते हैं, तो हम कुछ आत्मविश्वास के साथ रिपोर्ट करते हैं, कि जो देखा गया है वह "सत्य" हो सकता है।

वास्तव में, पूलित विश्लेषण करने के लगातार तरीके हैं, जैसे कि विषमता के लिए खाते में यादृच्छिक प्रभावों के साथ कई अध्ययनों से सिर्फ साक्ष्य एकत्र करना। बायेसियन दृष्टिकोण इस का एक अच्छा संशोधन है, क्योंकि आप इस बारे में स्पष्ट हो सकते हैं कि एक अध्ययन दूसरे को कैसे सूचित कर सकता है।

बस के रूप में, एक विशिष्ट (लगातार) मेटा विश्लेषण के रूप में "अध्ययन का अध्ययन" करने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण हो सकते हैं, लेकिन यह वह नहीं है जो आप यहां बता रहे हैं।

Comments

वेंडरबिल्ट विश्वविद्यालय में बायोस्टैटिस्टिक्स विभाग से चुआन झोउ द्वारा बायेसियन मेटा-विश्लेषण के बारे में एक दिलचस्प प्रस्तुति है । हो सकता है कि फ्रैंक हरेल इससे परिचित हों: biostat.mc, vanderbilt.edu / wiki / pub / Main / BayesianDataAnalysisWithOpenBUGSAndBRugs / BUGSintro0306.pdf।

— माइकल आर। चेरिक

मैं इस बात से सहमत हूं कि अध्ययन का अध्ययन करने के लिए मुख्य चिंता होनी चाहिए । वास्तव में, मैं यह भी कहूंगा कि यह एकल अध्ययन ( अवलोकन का अध्ययन ) के लिए मान्य है । मेरी चिंता यह है कि क्या एकल अध्ययन के डेटा (अनुमान, CI, SE) आंशिक रूप से बायेसियन अपडेट किए गए हैं इस अध्ययन का उपयोग मेटा-विश्लेषण के लिए किया जा सकता है?

— जिआर्डानो

@ आपका "प्रति अवलोकन का अध्ययन करें" बिटॉर्डैनो, जो निदान के साथ लक्ष्य प्रतीत होता है। यदि आपके पास ऐसी पढ़ाई है जिसका प्राथमिक अनुमान बायेसियन अपडेट से आता है, लेकिन अध्ययन अभी भी एक दूसरे से स्वतंत्र हैं, तो आप विशिष्ट मेटा-एनालिटिक दृष्टिकोण (अक्सरवादी या अनुमानित बायेसियन एनालॉग्स) का उपयोग कर सकते हैं, यह याद करते हुए कि पूर्व के सटीक विनिर्देश अब कई में से एक हैं जिन चीजों के कारण असंगत निष्कर्ष हो सकते हैं। यदि वे स्वतंत्र नहीं हैं, तो आपको उस निर्भरता के लिए खाते की आवश्यकता है, एक तरह से जो कि बेयस कानून के लिए अपील कर सकता है लेकिन प्रति "बायेसियन" नहीं होना चाहिए।

— एडमों

Answer 3

जब कोई पूरी तरह से संभावित अनुसंधान के विपरीत मेटा-विश्लेषण करना चाहता है, तो मैं बेयसियन तरीकों को देखता हूं जिससे एक और सटीक मेटा-विश्लेषण प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, बेयसियन जीवविज्ञानी डेविड स्पीगेल्टर ने वर्षों पहले दिखाया था कि मेटा-विश्लेषण, डेरसिमोनियन और लैयर्ड विधि के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली विधि अति आत्मविश्वास है। देखें http://www.citeulike.org/user/harrelfe/article/13264878 जानकारी के लिए।

पहले के पदों से संबंधित जब अध्ययन की संख्या सीमित होती है तो मैं इसे बायेसियन अपडेट के रूप में सोचना पसंद करता हूं, जो पिछले अध्ययनों के बाद के वितरण को किसी भी आकार के होने की अनुमति देता है और इसे विनिमेयता की धारणा की आवश्यकता नहीं होती है। यह सिर्फ प्रयोज्यता की धारणा की आवश्यकता है।

Answer 4

इस प्रश्न के बारे में एक महत्वपूर्ण स्पष्टीकरण।

आप निश्चित रूप से बायेसियन सेटिंग्स में मेटा-विश्लेषण कर सकते हैं। लेकिन बस एक बायेसियन परिप्रेक्ष्य का उपयोग करने से आप उन सभी चीजों के बारे में नहीं भूल सकते जो आपको मेटा-विश्लेषण में चिंतित होना चाहिए!

सबसे सीधे इस बिंदु पर है कि मेटा-एनालिसिस के लिए अच्छे तरीके स्वीकार करते हैं कि अंतर्निहित प्रभावों का अध्ययन करने के लिए एक समान अध्ययन आवश्यक नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि आप दो अलग-अलग अध्ययनों से माध्य को जोड़ना चाहते हैं, तो इस तरह के साधनों के बारे में सोचना मददगार है

$\mu_1 = \mu + \alpha_1$

$\mu_2 = \mu + \alpha_2$

$\alpha_1 + \alpha_2 = 0$

$\mu_1$$\mu_2$$\mu$$\alpha_1$$\alpha_2$$\alpha_1$$\alpha_2$

$\alpha = 0$

तो निष्कर्ष में, नहीं, बेयसियन तरीके मेटा-विश्लेषण के क्षेत्र को अप्रचलित नहीं बनाते हैं। बल्कि, बायेसियन तरीके मेटा-एनालिसिस के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं।

Answer 5

लोगों ने यह विश्लेषण करने की कोशिश की है कि जब आप मेटा-एनालिसिस करते हैं तो क्या होता है, हालांकि उनका मुख्य सरोकार यह स्थापित करना है कि क्या यह अधिक डेटा एकत्र करने के लायक है या इसके विपरीत कि क्या पर्याप्त पहले से ही पर्याप्त है। उदाहरण Wetterslev और जे क्लीन Epid में सहयोगियों के लिए यहाँ । इसी लेखक के इस विषय पर कई प्रकाशन हैं जो खोजने में काफी आसान हैं। मुझे लगता है कि उनमें से कम से कम कुछ खुली पहुंच वाले हैं।

Comments

संदर्भ के लिए धन्यवाद। मैं संचयी मेटा-विश्लेषण ( मुख्यमंत्री ) के बारे में नहीं जानता था । मुझे लगता है कि इस [परिभाषा] ( bandolier.org.uk/booth/glossary/cumactory.html ) के अनुसार संचयी मेटा-विश्लेषण , मेरे प्रश्न में बताए गए अध्ययनों के समावेश के समान नहीं है। सीएम में प्रत्येक अध्ययन एक विशिष्ट (क्रमिक) अध्ययन है, जबकि मेरे प्रश्नों में उल्लिखित अध्ययनों में पहले से मौजूद अध्ययन शामिल हैं।

— जिओरडनो

आप जिस पेपर का हवाला दे रहे हैं, वह अनुक्रमिक नैदानिक ​​परीक्षणों को संदर्भित करता है, उदाहरण के लिए एक ही समय में कई बिंदुओं की तुलना, एकल अध्ययन। यहाँ "मेटा-एनालिसिस" शब्द का एक विशिष्ट अर्थ है जो ओपी के प्रश्न पर लागू नहीं होता है।

— आदमियो

@ अडामो मैं मानता हूं कि यहां "ट्रायल अनुक्रमिक विश्लेषण" वाक्यांश का उपयोग भ्रामक है, लेकिन यह मेटा-विश्लेषण पर निर्देशित है और मैंने निश्चित रूप से उन पत्रिकाओं के लिए कई लेखों की समीक्षा की है, जिन्होंने इसे सुझाए गए उद्देश्यों के लिए अपने मेटा-विश्लेषण के भीतर उपयोग किया है।

— mdewey