Fisherův Metoda kombinuje nezávislé hodnoty p

p - hodnota značí míru chyb typu I ve statistické analýze . Chyba typu I znamená zamítnutí nulové hypotézy, když je ve skutečnosti správné. Nulová hypotéza je ( téměř vždy)prohlášení, že tyto dvě skupiny se od sebe neliší , a že neexistuje žádný vztah mezi některými proměnnými , nebo jiný údaj, že to, co očekáváme, že najít není , ve skutečnosti neexistuje. Takžetyp 1 chyba říká , že se něco děje, když ve skutečnosti nic není . To vše je založeno na myšlence, že máme jen vzorek z populace. Proč Combine P-hodnoty ?

V některých případech několik studií o stejný jev . Například , tam je mnoho studie zkoumající vztah mezi kouřením a rakovinou sazeb. Každý z nich bude poskytovat p- hodnoty . Tím, že kombinuje několik studií , můžete získat přesnější odhady , co se děje .
Idea Fishera metody

Vzhledem k tomu,kolekce p- hodnot z nezávislých studií Fisher metoda je nejprve vzít přirozený logaritmus každého p- hodnoty , násobení každého výsledku -2 a pak se přidá je. Výsledná částka je distribuován jako statistika chí-kvadrát s 2L stupňů volnosti , kde L je počet p- hodnot. P - hodnota této částky lze dostat ze statistických tabulek , ze statistického softwaru, jako jsou SAS , SPSS , R nebo z aplikace Excel nebo z některých vědeckých kalkulaček .

Nebezpečí Kombinace P- hodnoty: nesprávně vyložil výsledek

nebezpečí kombinující p- hodnot je vyložil výsledek. To je součástí toho, co Stephen Ziliak a Deirdre McCloskey nazývají " Cult statistické významnosti. " Kombinací vzorků , bude stále malé velikosti účinku se stal statisticky významný. Ale statistická významnost neznamená, že praktický význam . Předpokládejme například, že bylo zjištěno, žezejména strava vedlo ke snížení hmotnosti o 1 oz měsíčně . Pokud by byly dost vzorky spojeny , by to bylo statisticky významné , ale jen málo lidí by se staral o stravu, která vedla k tak malý vliv .

Alternativy Kombinace P-hodnoty

Spíše než kombinace p- hodnoty , to je častodobrý nápad spojit velikosti efektů . Velikost účinku může býtrozdíl mezi dvěma skupinami , nebo regresní koeficient , nebo s šancí - poměru , nebo některý z řady dalších opatření , v závislosti na tom, co statistiky byl použit . Tento typ analýzy se nazývá meta- analýza , která jestudie sama o sobě .