基于p值与原假设后验概率一致性的有效样本量估计
统计方法学
2025-07-23 v1
摘要
估计先验分布的有效样本量（ESS）是一项古老而关键的挑战，对临床试验及多种生物医学应用具有深远意义。尽管已有众多研究致力于此目标，但大多数方法忽视了先验所嵌入的似然背景，因而将所有先验视为“有益”。在探索有害先验的有限研究中，指定基线先验仍是必不可一步。本文通过p值与原假设后验概率之间的优雅桥梁，提出一种基于假设检验框架下p值ESS估计方法，拓展了现有ESS估计方法的适用范围，具体体现在三个关键方面：（i）我们针对先验的特定似然背景进行建模，允许在先验-似然不一致情况下出现负的ESS值；（ii）利用在非信息先验下频率主义与贝叶斯配置之间的既有桥梁，无需指定基线先验，避免主观性批评；（iii）将ESS纳入假设检验框架，使p值ESS估计方法超越了传统的“一ESS一先验”范式，容纳“一ESS多先验”范式，其中单个ESS可能反映多个先验在不同情境下的协同影响。通过完善的模拟分析，我们展示p值ESS估计方法在比较现有方法方面具有优越性能。此外，针对表达定量性位点（eQTL）数据分析，表明信息先验在发现基因eQTL位点方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.2507.16422,
title = {Effective sample size estimation based on concordance between p-value and posterior probability of the null hypothesis},
author = {Han Wang and Yan Dora Zhang and Guosheng Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16422},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 6 figures