Tak. Załóżmy, że masz wartości p z niezależnych badań.NNN
Test Fishera
(EDYCJA - w odpowiedzi na przydatny komentarz @ mdewey poniżej istotne jest rozróżnienie różnych meta-testów. Poniżej wyjaśniam przypadek innego meta-testu wspomnianego przez mdewey)
Klasyczny meta test Fishera (patrz Fisher (1932), „Metody statystyczne dla pracowników naukowych” ) statystyka
ma rozkład zerowy jako o jednolitej rv .χ 2 2 N - 2 ln ( U ) ∼ χ 2 2 U
F=−2∑i=1Nln(pi)
χ22N−2ln(U)∼χ22U
Niech oznacza kwantyl rozkładu zerowego.( 1 - α )χ22N(1−α)(1−α)
Załóżmy, że wszystkie wartości p są równe , gdzie ewentualnie . Następnie i gdy
Na przykład, dla i , poszczególne wartości muszą być mniejsze niżc > α F = - 2 N ln ( c ) F > χ 2 2 N ( 1 - α ) c < exp ( - χ 2 2 N ( 1 - α )cc>αF=−2Nln(c)F>χ22N(1−α)α=0,05N=20p
c<exp(−χ22N(1−α)2N)
α=0.05N=20p
> exp(-qchisq(0.95, df = 40)/40)
[1] 0.2480904
Oczywiście testami meta-statystycznymi jest „tylko” null „agregacja”, że wszystkie poszczególne null są prawdziwe, co należy odrzucić, gdy tylko jeden z null będzie fałszywy.N
EDYTOWAĆ:
Oto wykres „dopuszczalnych” wartości p względem , co potwierdza, że rośnie w , chociaż wydaje się, że się na poziomie .c N c ≈ 0,36NcNc≈0.36
Znaleziono, że górna granica dla kwantyli o rozkład
tutaj , sugerując, że , aby
jest ograniczony od góry przez jako . Ponieważ , ta granica wydaje się dość ostra.χ 2 2 N ( 1 - α ) ≤ 2 N + 2 log ( 1 / α ) + 2 √χ2χ 2 2 N (1-α)=O(N)exp ( - χ 2 2 N ( 1 - α )
χ22N(1−α)≤2N+2log(1/α)+22Nlog(1/α)−−−−−−−−−−√,
χ22N(1−α)=O(N)exp(−χ22N(1−α)2N)exp(−1)N→∞exp(−1)≈0.3679
Inverse Normal test (Stouffer i in., 1949)
Statystyka testu jest podana przez
z standardową wartością normalną funkcja kwantylowa. Test odrzuca duże wartości ujemne, to , jeśli przy . Dlatego dla , . Gdy , a zatem jako . Jeśli , będzie przyjmować wartości w obszarze odbioru dla każdego . Stąd wspólna wartość p mniejsza niż 0,5 jest wystarczająca do odrzucenia meta testu jako
Z=1N−−√∑i=1NΦ−1(pi)
Φ−1Z<−1.645α=0.05pi=cZ=N−−√Φ−1(c)c<0.5Φ−1(c)<0Z→p−∞N→∞c≥0.5ZNN→∞.
Mówiąc dokładniej, jeśli , co ma tendencję do od dołu jako .Z<−1.645c<Φ(−1.645/N−−√)Φ(0)=0.5N→∞