Metoda Fishera dla Łączenie niezależnych wartości p

Wartość p oznacza stopę błędów typu I w analizie statystycznej . Błędu typu I oznacza odrzucenia hipotezy zerowej , kiedy jest w rzeczywistości prawidłowe. Hipoteza zerowa jest ( prawie zawsze ) oświadczenie, że obie grupy nie różnią , albo , że nie ma związku między niektórymi zmiennymi , lub innego oświadczenia , że to, co spodziewamy się znaleźć nie w rzeczywistości istnieje. TakTyp 1 błąd mówi, że coś się dzieje , gdy w rzeczywistości nic nie jest . Wszystko to jest oparte na idei , że mają jedynie próbki z populacji. Dlaczego Kombajny wartości p ?

W niektórych przypadkach są o wiele badań tego samego zjawiska. Na przykład , istnieje wiele badań badające zależność pomiędzy paleniem i raka stóp . Każdy z nich będzie stanowić wartość p . Poprzez łączenie wielu badań , można uzyskać bardziej precyzyjne szacunki , co się dzieje .
Idea metody Fishera

Biorąc pod uwagęzbiór wartości p z niezależnych badań metoda Fischera jest najpierw ma naturalny logarytm każdej wartości p pomnożenie wyniku przez każdy 2, a następnie dodając je. A suma jest rozprowadzany jako statystyka chi -kwadrat z 2L stopni swobody , gdzie L oznaczaliczbę wartości p . P - wartość tej sumy można zdobyć z tabel statystycznych , z oprogramowania statystycznego , takich jak SAS, SPSS , R lub z programu Excel lub z niektórych kalkulatorów naukowych . Zbiory
Niebezpieczeństwa Łącząc P- wartości: błędnej wykładni wynik

Jeden niebezpieczeństwo łączących wartości p jest błędnej interpretacji wyniku. To jest część tego, co Stephen Ziliak i Deirdre McCloskey nazywają" Kult istotności statystycznej . " Przez łączenie próbek , coraz małe rozmiary efekt stanie się istotna statystycznie . Jednakże znaczenie statystyczne nie sugeruje znaczenie praktyczne . Na przykład załóżmy, że stwierdzono, żeszczególnie dieta prowadzi do utraty masy 1 uncji miesięcznie . Jeśli wystarczająco dużo próbek połączono, byłoby to istotne statystycznie , ale niewiele osób dba o dietę , która doprowadziła do tak małej mocy.
Alternatywy Łącząc wartości p

Zamiast łączyć wartości p , często jest to dobry pomysł, aby połączyć wielkości efektu . Wielkość może byćskutkiem różnic pomiędzy dwoma grupami lub współczynnik regresji , lub na kurs - proporcji lub dowolnej z szeregu innych środków, w zależności od tego, co statystyczny był stosowany . Ten typ analizy jest nazywany metaanaliza , która jestsama w sobie badania .