Al combinar valores p, ¿por qué no solo promediar?


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Recientemente aprendí sobre el método de Fisher para combinar valores p. Esto se basa en el hecho de que el valor p bajo nulo sigue una distribución uniforme, y que que creo es genio Pero mi pregunta es ¿por qué ir de esta manera enrevesada? ¿Y por qué no (qué tiene de malo) usar la media de los valores p y usar el teorema del límite central? o mediana? Estoy tratando de entender el genio de RA Fisher detrás de este gran esquema.

2i=1nlogXiχ2(2n), given XUnif(0,1)

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Se reduce a un axioma básico de probabilidad: los valores p son probabilidades y las probabilidades de que los resultados de experimentos independientes no sumen, se multiplican. En lo que respecta a la multiplicación, los logaritmos simplifican un producto a una suma: de ahí proviene . (Que tenga una distribución de chi-cuadrado es, entonces, una consecuencia matemática ineludible). Lejos de comenzar "complicado", este es quizás el procedimiento más simple y más natural (legítimo) concebible. log(Xi)
whuber

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Digamos que tengo 2 muestras independientes de la misma población (digamos que tenemos una prueba t de una muestra). Imagine que la media muestral y las desviaciones estándar son casi iguales. Entonces, el valor p para la primera muestra es 0.0666 y para la segunda muestra es 0.0668. ¿Cuál debería ser el valor p general? Bueno, ¿debería ser 0.0667? En realidad, es bastante obvio que debe ser más pequeño. En este caso, lo "correcto" es combinar las muestras, si las tenemos. Tendríamos aproximadamente la misma media y desviación estándar, pero el doble del tamaño de la muestra . El std. El error de la media es menor, y el valor p debe ser menor.
Glen_b

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Hay otras formas de combinar los valores p, por supuesto, aunque el producto es la forma más natural de hacerlo. Se podrían agregar los valores p por ejemplo; debajo de la unión nula, la suma de ellos debe tener una distribución triangular. O uno podría convertir los valores p en valores z y agregarlos (y si estuviera combinando resultados de muestras no demasiado pequeñas de tamaño similar de una población normal, esto tendría mucho sentido). Pero el producto es la forma obvia de proceder; Tiene sentido lógico cada vez.
Glen_b

1
Tenga en cuenta que el método de Fisher se basa en el producto, que es lo que describo como natural, porque multiplica las probabilidades independientes para encontrar su probabilidad conjunta. Teniendo en cuenta que el GM no es realmente diferente del producto que no sea, entonces hay un paso adicional para determinar cuál es el valor p combinado correspondiente porque después de haber resuelto el GM ( , por ejemplo) tomando el producto, entonces deberías tener en cuenta - 2 n log g = - 2 log ( g n ) obtiene el valor p combinado. Es decir, volvería a convertir el GM en el producto antes de tomar registros para encontrar el valor p combinado. g2nlogg=2log(gn)
Glen_b

1
Pido que todos lean la pieza de Duncan Murdoch "Los valores P son variables aleatorias" en "El estadístico estadounidense". Encuentro una copia en línea en: hypergeometric.files.wordpress.com/2013/09/...
Dwin

Respuestas:


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Puede usar perfectamente el valor medio .p

Conjunto método de Fisher establece un umbral en - 2 Σ n i = 1 log p i , de manera que si la hipótesis nula H 0 : todos los p -valores son ~ U ( 0 , 1 ) se mantiene, entonces - 2 Σ i conecto p i excede s α con probabilidad α . H 0 se rechaza cuando esto sucede.sα2i=1nlogpiH0pU(0,1)2ilogpisααH0

α=0.05sαχ2(2n)ipiesα/2αn=2sα=9.49

Pescador

1ni=1npiipitαpitααtαnn=2tα=(2α)12

suma de valores p

Como puede imaginar, muchas otras formas para la zona de rechazo son posibles y se han propuesto. No está claro a priori cuál es mejor, es decir, cuál tiene mayor poder.

p1p2z

> p1 <- pchisq( rnorm(1e4, 1, 1)**2, df=1, lower.tail=FALSE )
> p2 <- pchisq( rnorm(1e4, 1, 1)**2, df=1, lower.tail=FALSE )

Echemos un vistazo a la gráfica de dispersión con en rojo los puntos para los que se rechaza la hipótesis nula.

Gráfico de dispersión

El poder del método del producto Fisher es aproximadamente

> sum(p1*p2<exp(-9.49/2))/1e4
[1] 0.2245

p

> sum(p1+p2<sqrt(0.1))/1e4
[1] 0.1963

Entonces el método de Fisher gana, al menos en este caso.


2
n=2tα=2αn=3n>30.5nn/12

1
p

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p

p

Aún así uno puede sumarlos. De hecho, precisamente esto fue sugerido por Edgington (1972). Un método aditivo para combinar valores de probabilidad de experimentos independientes (bajo el muro de pago), y a veces se lo conoce como el método de Edgington. El artículo de 1972 concluye afirmando que

Se muestra que el método aditivo es más poderoso que el método multiplicativo, teniendo una mayor probabilidad que el método multiplicativo de producir resultados significativos cuando en realidad hay efectos del tratamiento.

pero dado que el método sigue siendo relativamente desconocido, sospecho que esto fue al menos una simplificación excesiva. Por ejemplo, una reseña reciente de Cousins ​​(2008) La bibliografía comentada de algunos documentos sobre la combinación de significaciones o valores p no menciona el método de Edgington en absoluto y parece que este término nunca se ha mencionado en CrossValidated.

pz2z

Entonces, la respuesta a la pregunta general sobre por qué usar cualquier método "complicado" es que uno puede ganar poder.

El método de producto truncado de Zaykin et al. (2002) para combinar valores p ejecuta algunas simulaciones e incluye el método de Edgington en la comparación, pero no estoy seguro de las conclusiones.

n=2

Combinando valores p

Habiendo dicho todo eso, creo que todavía queda una pregunta de por qué el método de Edgington sería (a menudo?) Subóptimo, como se desprende de que es oscuro.

n=2p1=0.4p2α=0.05p2=0.00000001

pp=0.001p=0.00000001


p

p

S=p1++pk,
SSp Sin embargo, casi no ha habido investigaciones numéricas de este procedimiento.

1
Gracias, @Glen_b! Me alegra que este hilo tenga algo de visibilidad adicional y bien merecida. Por cierto, no sabía que este procedimiento se llama "método de Edgington" hasta que comencé a investigar esta respuesta.
ameba dice Reinstate Monica

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Entonces, si realizó tres estudios de tamaños similares y obtuvo un valor p de 0.05 en las tres ocasiones, ¿su intuición es que el "valor verdadero" debería ser 0.05? Mi intuición es diferente. Múltiples resultados similares parecerían aumentar la importancia (y, por lo tanto, los valores p que son probabilidades deberían ser menores). Los valores P no son realmente probabilidades. Son declaraciones sobre la distribución muestral de valores observados bajo una hipótesis particular. Creo que puede haber apoyado la noción de que uno puede usarlos mal como tal. Lamento hacer esa afirmación.

En cualquier caso, bajo la hipótesis nula de no diferencia, las posibilidades de obtener múltiples valores p extremos parecerían mucho más improbables. Cada vez que veo la afirmación de que el valor p está distribuido uniformemente de 0 a 1 bajo la hipótesis nula, me siento obligado a probarlo con simulación, y hasta ahora la afirmación parece ser válida. Aparentemente, no pienso conscientemente en una escala logarítmica, aunque al menos parte de mi red neuronal cerebral debe hacerlo.

Si desea cuantificar esta intuición, la fórmula que ofreció (con ligeras revisiones) aparece en la página de Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_method , y el gráfico asociado le permite cuantificar visualmente y semi- cuantitativamente el impacto de obtener dos pequeños valores p en la significación general. Por ejemplo, leyendo el gráfico codificado por color, 2 valores p simultáneos de 0.05 darían un valor p sintético alrededor de .02. También podría investigar el impacto en las estadísticas t de duplicar el tamaño de su muestra. El tamaño de la muestra ingresa en el estadístico t de la muestra como 1 / sqrt (n-1) para que pueda ver el impacto de ese factor como resultado de pasar de 50 a 100. (en R :)

 plot(1:100, 1/sqrt(1:100) ,ylim=c(0,1) )
 abline(h=1/sqrt(c(50,100)))

Esos dos enfoques producen resultados cuantitativos diferentes, ya que la proporción de los valores 1 / sqrt (n) para 50 y 100 no es la misma que la proporción de 0.05 a 0.02. Ambos enfoques apoyan mi intuición, pero en diferentes grados. Quizás alguien más pueda resolver esta discrepancia. Sin embargo, un tercer enfoque sería considerar la probabilidad de obtener dos sorteos aleatorios de "Verdadero" cuando la probabilidad binomial de cada sorteo fue de 0.05. (un dado extremadamente injusto) Ese evento conjunto debería tener una probabilidad de .05 * .05 = .002, cuyo resultado podría considerarse en el "otro lado" de la estimación de Fisher. Acabo de ejecutar una simulación de 50,000 pruebas t simultáneas. Si traza los resultados, se parece mucho a los mapas del campo de radiación de fondo cósmico ... es decir. mayormente al azar.

 t1 <- replicate(50000, t.test(rnorm(50))$p.value )
     t2 <- replicate(50000, t.test(rnorm(50))$p.value )
 table(t1 < 0.05, t2 < 0.05)
 plot(t1, t2, cex=0.1)
#        FALSE  TRUE
#  FALSE 45099  2411
#  TRUE   2380   110
 110/(50000-110)
#[1] 0.002204851

Gracias por su respuesta. La intuición que mencionaste en realidad tiene sentido. Consideraría aquellos casos que usted mencionó como más significativos. Pero, ¿hay alguna manera de expresar esta idea más matemáticamente rigurosamente?
Alby

palpha

Yo lo vi. No estaba convencido
DWin

1
p1=0.05p2=0.05

El método de promedio "enfatiza" o pondera la hipótesis compuesta de que ambas hipótesis individuales deben ser rechazadas juntas. Eso parece ser una restricción tácita.
DWin
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