Sí. Suponga que tiene valores p de N estudios independientes.NN
Prueba de Fisher
(EDITAR - en respuesta al comentario útil de @ mdewey a continuación, es relevante distinguir entre diferentes meta pruebas. Expongo el caso de otra meta prueba mencionada por mdewey a continuación)
La estadística clásica de la meta prueba de Fisher (véase Fisher (1932), "Métodos estadísticos para investigadores" )
tiene una distribución nula χ 2 2 N , como - 2 ln ( U ) ~ χ 2 2 para un RV uniforme T .
F=−2∑i=1Nln(pi)
χ22N−2ln(U)∼χ22U
Deje denotar el ( 1 - α ) -cuantil de la distribución nula.χ22N(1−α)(1−α)
Supongamos que todos los valores de p son iguales a , donde, posiblemente, c > α . Entonces, F = - 2 N ln ( c ) y F > χ 2 2 N ( 1 - α ) cuando
c < exp ( - χ 2 2 N ( 1 - α )cc>αF=−2Nln(c)F>χ22N(1−α)
Por ejemplo, paraα=0.05yN=20, losvalorespindividualessolo necesitan ser menores que
c<exp(−χ22N(1−α)2N)
α=0.05N=20p
> exp(-qchisq(0.95, df = 40)/40)
[1] 0.2480904
Por supuesto, lo que las pruebas metaestadísticas son "solo" el nulo "agregado" de que todos los nulos individuales son verdaderos, lo que debe rechazarse tan pronto como uno de los nulos sea falso.N
EDITAR:
Aquí hay una gráfica de los valores p "admisibles" contra , que confirma que c crece en N , aunque parece nivelarse en c ≈ 0.36 .NcNc≈0.36
He encontrado un límite superior para los cuantiles de la distribución
χ 2 2 N ( 1 - α ) ≤ 2 N + 2 log ( 1 / α ) + 2 √χ2aquí, sugiriendo queχ 2 2 N (1-α)=O(N)para que
exp ( - χ 2 2 N ( 1 - α )
χ22N(1−α)≤2N+2log(1/α)+22Nlog(1/α)−−−−−−−−−−√,
χ22N(1−α)=O(N)está limitado desde arriba por
exp(-1)como
N→∞. Como
exp(-1)≈0.3679, este límite parece razonablemente agudo.
exp(−χ22N(1−α)2N)exp(−1)N→∞exp(−1)≈0.3679
Prueba normal inversa (Stouffer et al., 1949)
La estadística de prueba viene dada por
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→∞
Z<−1.645c<Φ(−1.645/N−−√)Φ(0)=0.5N→∞