帶有元分析的頻率論方法和貝葉斯方法有什麼區別？
假設我正在執行一項針對特定健康指標的分析。我對患者和對照組之間的測量差異以及差異是否不同於 0 感興趣。過去曾有研究著眼於我的相同研究問題和健康測量，但在不同的患者樣本中進行。
在我的貝葉斯分析中，我將根據先前的研究建立一個先驗分佈，其中包括平均差和標準誤差。
如果這是一個新手問題，因為我正在學習貝葉斯統計數據，請原諒我，但是我的貝葉斯分析結果與我使用逆方差加權薈萃分析結合平均差異估計得到的結果有何不同？以前的研究與我當前的數據？
在整個統計分析和薈萃分析中，有大量關於這個問題的參考資料。例如，看看這裡：
Dohoo I, Stryhn H, Sanchez J.Evaluation of潛在風險作為薈萃分析中異質性的來源：貝葉斯和三種模型的常客實施的模擬研究。Prev 獸醫醫學。2007 年 9 月 14 日；81(1-3):38-55。Epub 2007 年 5 月 2 日。
Bennett MM, Crowe BJ, Price KL, Stamey JD, Seaman JW Jr. 貝葉斯和頻率論元分析方法的比較，用於分析事件數據的時間。J生物製藥統計。2013；23(1):129-45。doi: 10.1080/10543406.2013.737210。洪H,
Carlin BP、Shamliyan TA、Wyman JF、Ramakrishnan R、Sainfort F、Kane RL。比較多結果混合治療比較的貝葉斯和常客方法。醫療決策制定。2013 年 7 月；33(5):702-14。doi: 10.1177/0272989X13481110。電子版 2013 年 4 月 2 日。
Biggerstaff BJ、Tweedie RL、Mengersen KL。工作場所的被動吸煙：經典和貝葉斯薈萃分析。Int Arch 佔領環境健康。1994；66(4):269-77。
Biggerstaff 等人的摘要中的以下段落特別有趣：
…從經典方法得出的近似值似乎是非保守的，應謹慎使用。貝葉斯方法更明確地解釋了研究中可能的不均勻性，再次對相對風險和更寬的後驗可信區間進行了略低的估計，表明非貝葉斯方法的推斷可能是樂觀的。
如果您對我的個人觀點感興趣，貝葉斯方法通常更靈活，但在計算上或理論上更複雜。此外，頻率論方法基於假設檢驗和 I/II 類錯誤的棘手概念，而貝葉斯方法可以實現直接概率陳述。最後，貝葉斯分析迫使你明確承認你的假設。
無論如何，我會告誡不要進行貝葉斯和頻率論方法相互衝突的元分析。