Metoda Fisher za kombinacijo neodvisne vrednosti p

p - vrednost označuje stopnjo napak tipa I v statistično analizo. Napaka tipa I pomeni zavrnitev ničelne hipoteze , ko je v resnici, pravilna. Null hipoteza je ( skoraj vedno )izjava, da sta dve skupini ne razlikuje , ali pa , da ne obstaja povezava med nekaterimi spremenljivkami , ali drugo navedbo, da tisto, kar pričakujemo, da bomo našli , ne , v resnici obstaja. Torejnapaka tipa 1 se pravi, da se nekaj dogaja , ko ni nič v resnici . Vse to temelji na ideji, da imamo le vzorec iz populacije . Zakaj Združite p-vrednosti ?

V nekaterih primerih je več študij o istem pojavu . Na primer , obstajajo številne študije, ki proučuje odnos med kajenja in raka mer. Vsak od teh bo p- vrednost. Z združevanjem več študij , ki jih lahko dobite natančnejše ocene o tem, kaj se dogaja .
Ideja metode Fisherjevega

Glede na to,zbirka p-vrednosti iz neodvisnih študij , metoda Fisher je, da najprej sprejmejo naravni logaritem vsak p- vrednosti , vsak rezultat pomnoži z -2 in jih nato sešteva . Nastalo vsota je porazdeljena kot hi-kvadrat statistike z 2L prostostnimi stopnjami , kjer je Lštevilo p-vrednosti . P - vrednost tega zneska se lahko gotten iz statističnih tabel , od statistične programske opreme , kot so SAS, R ali SPSS , iz Excela ali nekaterih znanstvenih kalkulatorjev .

Nevarnosti Združevanje P- vrednosti: napačno razlagalo Izid

Ena od nevarnosti združevanja p-vrednosti, je napačno razlago rezultata . To je del tega, kar Stephen Ziliak in Deirdre McCloskey klic" Cult statistične pomembnosti . " Z združevanjem vzorcev , bo bolj majhne velikosti učinka postale statistično značilne. Vendar je statistična značilnost ne pomeni praktični pomen . Recimo, da je bilo ugotovljeno, da določena hrana pripeljala do izgube teže 1 oz . na mesec . Če združimo dovolj vzorcev , bi bilo to statistično značilna , a le malo ljudi bi skrbi za prehrano , ki je privedla do tako majhen učinek.
Alternative Združevanje vrednosti p

Namesto združite p- vrednosti , je pogostodobra ideja združiti velikosti učinka . Velikost učinka je lahkorazlika med obema skupinama , ali regresijski koeficient , ali je obetov - razmerju , ali katere koli od številnih drugih ukrepov , odvisno od tega, kaj podatek , ki je bila uporabljena . Ta vrsta analize se imenuje meta- analiza, ki ještudija zase .