Aplicações em meta-análise sob um enfoque bayesiano usando dados médicos.

Neste trabalho, consideramos o uso de Meta-análise sob um enfoque Bayesiano. Meta-análise é uma técnica estatística que combina resultados de diversos estudos in-dependentes, com o propósito de descrever conclusões gerais. Este termo foi introduzido por Glass (1976) usado quando o número de estudos sobre alguma pesquisa científica é pequeno. Os modelos propostos para Meta-análise usualmente assumem muitos parâmetros e o enfoque Bayesiano com MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) é uma alternativa apropriada para combinar informações de estudos independentes. O uso de modelos Bayesianos hierárquicos permite combinações de vários estudos independentes, para a obtenção de inferências precisas sobre um determinado tratamento. Como ilustração numérica consideramos conjuntos de dados médicos de diferentes estudos e, na análise, utilizamos modelos de efeitos fixos e aleatórios e mistura de distribuições normais para o erro do modelo de regressão. Em uma outra aplicação relacionamos Meta-análise e Educação, através do efeito da espectativa do professor associada ao QI dos estudantes.In this work, we consider the use of Meta-analysis with a Bayesian approach. Meta-analysis is a statistical technique that combines the results of dierent independent studies with purpose to find general conclusions. This term was introduced by Glass (1976) and it has been used when the number of studies about some research project is small. Usually, the models for Meta-analysis assume a large number of parameters and the Bayesian approach using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods is a good alternative to combine information of independent studies, to obtain accutrate inferences about a specified treatment. As illustration, we consider real medical data sets on dierent studies, in which, we consider fixed and random eects models. We also assume mixture of normal distributions for the error of the models. Another application is considered with educational data