多くのメタ分析の結果を組み合わせた後の神経科学における低出力の意味（Button et al 2013）

Nature Neuroscienceの2013年のレビュー記事で、Button et al。停電：小さなサンプルサイズは、神経科学の信頼性を損なう理由は、それがあると述べました。

神経科学の研究の平均統計力は非常に低い

彼らはメタ分析を検索し、それぞれのポストホックパワーを計算し、中央値のポストホックパワーを取ることによって結果を組み合わせました。中央値は20％でした。わかりません。事後電力は、常に本質的に達成されたp値に関連付けられています。中央値のp値が〜0.3のようなもので、ポストホックパワーが20％であることを記述するのと同じではないでしょうか。

では、基本的に、この結果はどのように神経科学の研究の質を損なうのでしょうか？彼らは多くの有意でないp値を用いた研究を発表しているようです。

このレビューは非常に有名な著者によるNature Neuroscienceの研究なので、私の解釈には欠陥がある可能性が高いと思います。

編集：名目上の有意性のある研究のみが含まれているとしたら、ある点がわかるでしょう。その場合、中央値パワーは、重要な発見の中央値複製確率を示します。

私はこの特定の研究に精通していませんが、メタ分析を使用して研究領域の力を推定することに精通しています。「事後の力は常に本質的に達成されたp値に関連付けられている」というあなたの声明は、単一のメタ分析に寄与する個々の研究の事後の力は、観察された効果が真の人口効果に等しい。その仮定をもってのみ、事後パワーはp値に関連します（私は個人的にこの形式の事後パワー分析は無意味であると私は思いますが、それは少しオフトピックです）。

この論文の著者が行っていると私が信じているのは、それが通常行われていることを考えると、メタ分析平均は真の母集団効果であると想定し、その値を使用してその平均に寄与する研究の検出力を推定することであり、各研究の観察された効果。したがって、メタ分析内の平均検出力は、全体的なメタ分析の平均効果と、個々の研究のサンプルサイズ（または標準誤差）の関数です。彼らはこれをメタ分析ごとに行い、それら全体の中央値パワーを計算しました。