คำถามติดแท็ก combining-p-values

ฉันเพิ่งเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการของฟิชเชอร์ในการรวมค่า p นี่คือความจริงที่ว่าตามตัวอักษรตามตัวอักษร - ตามตัวอักษร p- ตามตัวอักษรกระจายและ ซึ่งฉันคิดว่าเป็นอัจฉริยะ แต่คำถามของฉันคือทำไมไปทางที่ซับซ้อนนี้ และทำไมไม่ (มีอะไรผิดปกติ) เพียงแค่ใช้ค่าเฉลี่ยของค่า p และใช้ทฤษฎีบทขีด จำกัด กลาง? หรือค่ามัธยฐาน? ฉันพยายามที่จะเข้าใจความเป็นอัจฉริยะของ RA Fisher หลังโครงการอันยิ่งใหญ่นี้−2∑i=1nlogXi∼χ2(2n), given X∼Unif(0,1)−2∑i=1nlog⁡Xi∼χ2(2n), given X∼Unif(0,1)-2\sum_{i=1}^n{\log X_i} \sim \chi^2(2n), \text{ given } X \sim \text{Unif}(0,1)

44 hypothesis-testing  p-value  multiple-comparisons  central-limit-theorem  combining-p-values 

การวิเคราะห์อภิมานรวมถึงการศึกษาจำนวนมากซึ่งทั้งหมดนี้รายงานค่า P มากกว่า 0.05 เป็นไปได้หรือไม่ที่การวิเคราะห์อภิมานโดยรวมรายงานค่า P น้อยกว่า 0.05 ภายใต้สถานการณ์ใด (ฉันค่อนข้างมั่นใจว่าคำตอบคือใช่ แต่ฉันต้องการอ้างอิงหรือคำอธิบาย)

29 statistical-significance  meta-analysis  combining-p-values 

การทดสอบทางสถิติเดียวสามารถให้หลักฐานว่าสมมติฐานว่าง (H0) เป็นเท็จและดังนั้นสมมติฐานทางเลือก (H1) เป็นจริง แต่ไม่สามารถใช้เพื่อแสดงว่า H0 เป็นจริงเนื่องจากความล้มเหลวในการปฏิเสธ H0 ไม่ได้หมายความว่า H0 เป็นจริง แต่สมมติว่าคุณมีความเป็นไปได้ที่จะทำการทดสอบทางสถิติหลายครั้งเพราะคุณมีชุดข้อมูลจำนวนมากทั้งหมดเป็นอิสระจากกัน ชุดข้อมูลทั้งหมดเป็นผลมาจากกระบวนการเดียวกันและคุณต้องการที่จะทำคำสั่ง (H0 / H1) เหนือกระบวนการเองและไม่สนใจผลลัพธ์ของการทดสอบแต่ละครั้ง จากนั้นคุณจะรวบรวมค่า p ทั้งหมดที่เกิดขึ้นและดูผ่านพล็อตฮิสโตแกรมที่ค่า p ถูกกระจายอย่างสม่ำเสมอ เหตุผลของฉันตอนนี้คือสิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้ถ้า H0 เป็นจริงเท่านั้นมิฉะนั้นค่า p จะถูกกระจายออกไปต่างกัน นี่เป็นหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่า H0 เป็นจริงหรือไม่? หรือฉันพลาดอะไรบางอย่างที่นี่ไปแล้วเพราะมันทำให้ฉันมีความมุ่งมั่นในการเขียน "สรุปว่า H0 นั้นเป็นจริง" ซึ่งฟังดูผิดอย่างน่ากลัวในหัวของฉัน

28 hypothesis-testing  p-value  combining-p-values 

ฉันกำลังทำการทดสอบทางสถิติอิสระด้วยสมมติฐานว่างเดียวกันและต้องการรวมผลลัพธ์เป็นค่าpเดียว มันดูเหมือนว่าจะมีสอง "ได้รับการยอมรับ" วิธีการ: วิธีการฟิชเชอร์และวิธีการของ Stoufferยังไม่มีข้อความNNพีpp คำถามของฉันเกี่ยวกับวิธีการของ Stouffer สำหรับการทดสอบแต่ละแยกต่างหากที่ผมได้รับคะแนน Z- ฉัน ภายใต้สมมติฐานแต่ละของพวกเขามีการกระจายและมีการกระจายแบบปกติมาตรฐานดังนั้นผลรวมΣ Z ฉันต่อไปนี้การแจกแจงแบบปกติที่มีความแปรปรวนN ดังนั้นวิธีของ Stouffer แนะนำให้คำนวณΣ z i / √Zผมziz_iΣ zผมΣzi\Sigma z_iยังไม่มีข้อความNNซึ่งควรกระจายตามปกติด้วยความแปรปรวนของหน่วยแล้วใช้สิ่งนี้เป็นคะแนน z ร่วมΣ zผม/ N--√Σzi/N\Sigma z_i / \sqrt{N} นี่เป็นเหตุผล แต่นี่เป็นอีกแนวทางหนึ่งที่ฉันคิดขึ้นและนั่นก็สมเหตุสมผลกับฉันเช่นกัน ในฐานะที่เป็นแต่ละมาจากการกระจายปกติมาตรฐานผลรวมของสี่เหลี่ยมS = Σ Z 2 ฉันควรมาจากการกระจายไคสแควร์กับNองศาอิสระ ดังนั้นเราสามารถคำนวณSและแปลงเป็นp-valueโดยใช้ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมแบบ chi-squared ที่มีองศาอิสระN ( p = 1 - X N ( S …

22 hypothesis-testing  chi-squared  p-value  multiple-comparisons  combining-p-values 

มีแพ็คเกจ R (หรือแม้แต่ฟังก์ชัน R พื้นฐาน) ที่ใช้วิธีของ Fisher's หรือ Stoufferเพื่อรวมค่า p หรือไม่? การเขียนโค้ดนี้ควรจะเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่ฉันอยากจะใช้ (และอ้างอิง) แพ็คเกจ โค้ดตัวอย่างในคำถามนี้: วิธีฟิชเชอร์สำหรับการรวมค่า p - แล้วหางล่างเป็นอย่างไร?

10 r  combining-p-values