Combining Correlated P-values From Primary Data Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Research results on the same subject, extracted from scientific papers or clinical trials, are combined to determine a consensus. We are primarily concerned with combining p-values from experiments that may be correlated. We have two methods, a non-Bayesian method and a Bayesian method. We use a model to combine these results and assume the combined results follow a certain distribution, for example, chi-square or normal. The distribution requires independent and identically distributed (iid) random variables. When the data are correlated or non-iid, we cannot assume such distribution. In order to do so, the combined results from the model need to be adjusted, and the adjustment is done “indirectly” through two test statistics. Specifically, one test statistic (TS** ) is obtained for the non-iid data and the other is the test statistic (TS) is obtained for iid data. We use the ratio between the two test statistics to adjust the model test statistic (TS**) for its non-iid violation. The adjusted TS** is named as “effective test statistics” (ETS), which is then used for statistical inferences with the assumed distribution. As it is difficult to estimate the correlation, to provide a more coherent method for combining p-values, we also introduce a novel Bayesian method for both iid data and non-iid data. The examples are used to illustrate the non-Bayesian method and additional examples are given to illustrate the Bayesian method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».