ベイジアンマルチレベルモデルでp値を要求するレビュー担当者に応答する方法

レビュアーから、ベイジアンマルチレベルモデルのモデル推定値をよりよく理解するためにp値を提供するように依頼されました。このモデルは、実験の参加者ごとに複数の観測を行う典型的なモデルです。Stanを使用してモデルを推定したため、追加の事後統計を簡単に計算できます。現在、平均推定値と0.025および0.975分位数を（視覚的におよび表で）報告しています。

これまでの私の回答は次のとおりです。

1. P値は、ベイジアンモデルと矛盾します。つまり、$P(X|\theta) \neq P(\theta|X).$
2. 事後分析に基づいて、パラメーターが0よりも大きい（小さい）確率を計算できます。これは、従来のp値に少し似ています。

私の質問は、これがレビュアーを満足させることができる応答なのか、それとも混乱を引き起こすだけなのかということです。

10月10日更新：回答のアドバイスを念頭に置いて論文を書き直しました。論文は受け入れられているので、これは本当に有益なアドバイスであったという以前のコメントを繰り返します！

まず、簡単な説明：尤度は確かに事後ではありませんが、信頼区間が信頼区間と一致する場合と一致しない場合があるすべての理由により、p値は通常異なるものほどベイズ推定と矛盾しません。（事後予測チェックで示されているように、必ずしも完全に異なるものではありませんが、実際にはp値が含まれます。）

しかし、このレベルの洗練度は、レビュアーが念頭に置いているものではないと推測しています。彼らは統計モデルがp値を持つことを意図していることを単に「知っている」と思うので、彼らはそれらを求めました。したがって、疑問は残ります。どのように対応するのですか？

「レビュアーがXを望んでいる」とき、私は2つの関連する質問を自分でするのが便利だとわかりました。

1. 動機：Xに何をしてもらいたいですか？

2. 合理的な再構成：Xの代わりに彼らがそれをしたいと思ったなら、彼らが求めていたであろう最も類似した聞こえる賢明なことは何でしょうか？

その後、代わりにそれらを与えます。

無知なレビュアー（それでも論文について賢くて正しいかもしれない）の利点は、Xを要求したときに何を意味するのか明確な考えをほとんど持たないことです。代わりにあなたがそれに答えるのを見て満足するでしょう。

あなたの場合、私はそれを疑いますが、レビュアーが並列頻度分析を望んでいる可能性は十分にあります。私があなたが働きたいと思うのは、彼らがp値に「モデルをよりよく理解する」ことを望んでいるという校閲者のヒントです。あなたの仕事は、レビュアーが賢明に聞こえるようにこれを解析することだと思います。おそらく、この論文から何が不明瞭だったかを示す次の文章がいくつかあった。おそらく、パラメーターの限界から再構成できないレビューアーにとっての興味のある効果、または彼らが興味のあるケースについてモデルが言うことを明らかにするいくつかの量、または単一の数の要約の欠如がありました...

これらの懸念を特定できる場合は、次の形式で回答をまとめることができます（元のリクエストは角括弧で囲まれています）。

「レビュアー[相互作用用語のp値を要求する]は、プレゼンテーションからAがBによってどのように変化するかが不明確であると懸念していたため、図2に示す...」または「レビュアーは、 Aの効果がゼロであるという仮説] Aの効果の方向について。表3は、このモデルが99％の確率でこれが負になる確率を示すことを示しています。 Aのみを含む]。Aのみを含むモデルと比較したモデル。DICとベイズ係数の計算/ Aに関する推論がBの包含に対してロバストであることを示すことにより...

いずれの場合も、元のリクエストと回答の詳細な翻訳があります。

警告：この戦略は、レビュアーが統計の知識が比較的弱い主題専門家である場合に最もよく機能するようです。それはないではない、実際に彼らためのXのようなXが欲しいんかどこかに最近それらについて読む自己識別、統計学的に洗練されたレビューアで動作します。後者についての提案はありません。

最後に、ベイズが別のパラダイムであり、レビュアーがその中で意味をなさないことについて、少しでも宗教的なことを言わないことを強くお勧めします。これが真実であるとしても、それは誰もが本当の利益のために不機嫌になります。