論文の概要: A unified Bayesian framework for interval hypothesis testing in clinical
trials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13890v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 16:01:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 14:40:54.374653
- Title: A unified Bayesian framework for interval hypothesis testing in clinical
trials
- Title（参考訳）: 臨床における区間仮説テストのための統一ベイズフレームワーク
- Authors: Abhisek Chakraborty, Megan H. Murray, Ilya Lipkovich, Yu Du
- Abstract要約: アメリカ統計協会(ASA)は統計学者に対して、従来のP値のみに基づいて科学的決定を行うことを警告した。
ベイズ因子に基づく試験と併用した場合, 区間零仮説の枠組みがP値の重要な問題を周航する上で有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.911220423050305
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The American Statistical Association (ASA) statement on statistical
significance and P-values \cite{wasserstein2016asa} cautioned statisticians
against making scientific decisions solely on the basis of traditional
P-values. The statement delineated key issues with P-values, including a lack
of transparency, an inability to quantify evidence in support of the null
hypothesis, and an inability to measure the size of an effect or the importance
of a result. In this article, we demonstrate that the interval null hypothesis
framework (instead of the point null hypothesis framework), when used in tandem
with Bayes factor-based tests, is instrumental in circumnavigating the key
issues of P-values. Further, we note that specifying prior densities for Bayes
factors is challenging and has been a reason for criticism of Bayesian
hypothesis testing in existing literature. We address this by adapting Bayes
factors directly based on common test statistics. We demonstrate, through
numerical experiments and real data examples, that the proposed Bayesian
interval hypothesis testing procedures can be calibrated to ensure frequentist
error control while retaining their inherent interpretability. Finally, we
illustrate the improved flexibility and applicability of the proposed methods
by providing coherent frameworks for competitive landscape analysis and
end-to-end Bayesian hypothesis tests in the context of reporting clinical trial
outcomes.
- Abstract（参考訳）: アメリカ統計協会(ASA)は統計学的重要性とP値に関する声明を公表し、統計学者に従来のP値に基づいて科学的決定を行うことを警告した。
この声明は、透明性の欠如、ヌル仮説を支持する証拠を定量化できないこと、効果の大きさや結果の重要性を計測できないことなど、P値に関する重要な問題を明らかにした。
本稿では,ベイズ係数に基づくテストと組み合わせて用いられる区間ヌル仮説フレームワーク(ポイントヌル仮説フレームワークではなく)が,p値の重要な問題を回避する上で有効であることを示す。
さらに,ベイズ因子の事前密度の特定は困難であり,既存の文献におけるベイズ仮説検定に対する批判の理由ともなっている。
一般的なテスト統計に基づいてベイズ因子を直接適用することでこの問題に対処する。
数値実験と実データ例を通して,提案したベイズ区間仮説試験法を校正し,固有解釈性を維持しながら頻繁な誤差制御を確実にすることを示した。
最後に, 実験結果報告の文脈において, 競争的ランドスケープ分析とエンドツーエンドベイズ仮説テストのためのコヒーレントなフレームワークを提供することにより, 提案手法の柔軟性と適用性が向上することを示す。
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