%0 Journal Article
%T SKEPTICAL AND OPTIMISTIC ROBUST PRIORS FOR CLINICAL TRIALS ENSAYOS CL¨ªNICOS BAJO UN ENFOQUE BAYESIANO ROBUSTO CON PREVIAS ESC¨¦PTICAS Y OPTIMISTAS
%A Cook John
%A F¨²quene Jairo
%A Pericchi Luis
%J Revista Colombiana de Estad¨ªstica
%D 2011
%I Universidad Nacional de Colombia
%X A useful technique from the subjective Bayesian viewpoint, is to ask the subject matter researchers and other parties involved, such as pharmaceutical companies and regulatory bodies, for reasonable optimistic and pessimistic priors regarding the effectiveness of a new treatment. Up to now, the proposed skeptical and optimistic priors have been limited to conjugate priors, though there is no need for this limitation. The same reasonably adversarial points of view can take with robust priors. Robust priors permit a much faster and efficient resolution of the disagreement between the conclusions based on skeptical and optimistic priors. As a consequence, robust Bayesian clinical trials tend to be shorter. Our proposal in this paper is to use Cauchy and intrinsic robust priors for both skeptical and optimistic priors leading to results more closely related with the sampling data when prior and data are in conflict. In other words, the use of robust priors removes the dogmatism implicit in conjugate priors. Dogmatism here has very precise meaning: Conjugate priors affect the posterior conclusions by a fixed rate, regardless if there is a conflict between prior and data. Robust priors are automatically discounted by Bayes Theorem in the presence of conflict. Ensayos cl¨ªnicos bajo un enfoque de estad¨ªstica Bayesiana est¨¢n adquiriendo cada vez mayor importancia. Anteriormente se sugiri¨® una idea que ha dado ventaja al uso de previas bayesianas: suponer dos densidades a priori con informaci¨®n muy distinta sobre la efectividad de un nuevo tratamiento: una previa esc¨¦ptica que refleje pesimismo sobre la superioridad del tratamiento nuevo. Esta es la posici¨®n de los organismos reguladores que autorizan o no los nuevos medicamentos que deben ser vendidos en el mercado. Tambi¨¦n proponen una densidad previa optimista (o ¡°entusiasta¡±) que refleja la posici¨®n de los investigadores y compa ¨ªas farmac¨¦uticas que proponen el nuevo tratamiento. Esta diversidad de opiniones es sumamente ¨²til y queremos preservarla. En la propuesta original, sin embargo, se supone que la forma funcional de las densidades previas es normal, lo cual es m¨¢s simple de analizar y asignar. Infortunadamente, la simplicidad exige un precio muy grande. Para que haya acuerdo entre los dos an¨¢lisis se necesita much¨ªsima informaci¨®n muestral. En este art¨ªculo se propone mantener las dos previas que representan puntos de vista adversos, pero con una forma funcional de colas gruesas, como la densidad Cauchy. Las previas robustas permiten una resoluci¨®n del desacuerdo de forma m¨¢s r¨¢pida y eficiente; por t
%K Clinical trials
%K Bayesian robustness
%K Prior distribution
%U http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512011000200006