Giới thiệu về NMA theo phương pháp Bayes Introduction to Bayesian network meta-analysis Tóm tắt nội dung Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng trong chuỗi bài viết về Phân tích tổng hợp Mạng (NMA). Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung hoàn toàn vào cách tiếp cận tần suất (frequentist), một phương pháp dựa trên các khái niệm quen thuộc như giá trị p và khoảng tin cậy. Tuy nhiên, trong lĩnh vực NMA, có một trường phái tư duy khác, vô cùng mạnh mẽ và linh hoạt, đó là phương pháp Bayes (Bayesian approach). Trên thực tế, phần lớn các NMA được công bố trên các tạp chí y khoa hàng đầu đều sử dụng phương pháp này. Do đó, việc tìm hiểu về nó là một bước đi cần thiết để bạn có thể đọc hiểu và đánh giá một cách toàn diện các nghiên cứu tổng hợp hiện đại. Bài học này sẽ là một chuyến du hành giới thiệu về thế giới của NMA theo trường phái Bayes. Chúng …
Các bài đã xem
- Tổng hợp và ứng dụng nâng cao
- Kỹ thuật tạo mẫu và tích phân Monte Carlo
- Tổng hợp và hệ thống hóa kiến thức
- Nền tảng mô hình hệ số ngẫu nhiên
- Tối ưu hóa trong Stata – Lệnh ml và Phương pháp lf
- Thực hành tính toán sai số chuẩn bằng tay
- Phân tích dữ liệu cụm trong mô hình phi tuyến
- Nền tảng về điều chỉnh hồi quy
- Ước lượng biến công cụ cho dữ liệu bảng
- Tổng hợp và hệ thống hóa kiến thức
- Bài tập thực hành tổng hợp cuối chuỗi
- Phân tích thời gian như một biến dự báo phân loại duy nhất
-
Xem thêm