带有荟萃分析的频率论方法和贝叶斯方法之间有什么区别？

假设我正在执行一项针对特定健康措施的分析。我对患者和对照组之间在该指标上的差异以及差异是否与0感兴趣。过去有研究针对我相同的研究问题和健康指标，但对患者的样本不同。

在贝叶斯分析中，我将基于先前的研究（包括均值差和标准误差）建立先验分布。

如果这是一个新手问题，请原谅我，因为我正在学习贝叶斯统计数据，但是贝叶斯分析的结果与使用反向方差加权荟萃分析结合了来自贝叶斯统计的均值差异估计的结果在哪些方面有所不同？使用我当前的数据进行的先前研究？

整个统计分析和荟萃分析中都有关于此问题的大量参考资料。例如，在这里看看：

Dohoo I，Stryhn H，Sanchez J.作为荟萃分析中异质性来源的潜在风险评估：对三个模型的贝叶斯和频繁实施的模拟研究。Prev Vet Med。2007年9月14日； 81（1-3）：38-55。Epub 2007年5月2日。

Bennett MM，Crowe BJ，Price KL，Staimey JD，Seaman JW Jr.比较贝叶斯和常客荟萃分析方法来分析事件数据的时间。J生物制药统计。2013; 23（1）：129-45。doi：10.1080 / 10543406.2013.737210。洪辉

Carlin BP，Shamliyan TA，Wyman JF，Ramakrishnan R，Sainfort F，Kane RL。比较贝叶斯方法和常识性方法进行多种结果混合治疗的比较。Med Decis制作。2013年7月; 33（5）：702-14。doi：10.1177 / 0272989X13481110。EPUB 2013年4月2日。

Biggerstaff BJ，Tweedie RL，Mengersen KL。工作场所的被动吸烟：古典和贝叶斯荟萃分析。国际弓占领环境健康。1994； 66（4）：269-77。

Biggerstaff等人摘要的以下段落特别有趣：

...由经典方法得出的近似值似乎是非保守的，应谨慎使用。贝叶斯方法更清楚地说明了研究中可能存在的不均匀性，但再次给出了相对风险的稍低估计值和较后的可信区间，这表明从非贝叶斯方法得出的推论可能是乐观的。

如果您对我的个人观点感兴趣，贝叶斯方法通常更灵活，但在计算或理论上更复杂。此外，常人主义方法基于假设检验和I / II型错误的棘手概念，而贝叶斯方法则支持直接概率陈述。最后，贝叶斯分析迫使您明确承认自己的假设。

无论如何，我会警告不要对贝叶斯方法和常客主义方法相冲突的荟萃分析。