ScholarGate
المساعد
Process / pipelineTarama ve gözlemsel desen

تصميم بايزي بعد الوقائع - بحث سببي بايزي رجعي

يستقصي تصميم بايزي بعد الوقائع العلاقات السببية المحتملة بين المتغيرات التي حدثت بالفعل، دون تدخل الباحث في تلك المتغيرات، ويقيس عدم اليقين بشأن تلك العلاقات باستخدام الاستدلال الإحصائي البايزي. يختار الباحث مجموعات تختلف في نتيجة أو سبب مفترض بعد وقوع الحدث، ثم يستخدم المعرفة المسبقة والبيانات المرصودة معًا - عبر نظرية بايز - لتقدير أحجام التأثير الموثوقة، أو فروق المجموعات، أو المتنبئات.

اعثر على موضوع باستخدام PaperMindقريبًافيديوقريبًاتنزيل الشرائح

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Kerlinger, F. N. (1973). Foundations of Behavioral Research (2nd ed.). Holt, Rinehart and Winston. link
  2. Kruschke, J. K. (2015). Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan (2nd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0124058880

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ex Post Facto Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-design/bayesian-ex-post-facto-design

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب
ScholarGateBayesian Ex Post Facto Design (Bayesian Ex Post Facto Research Design). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/research-design/bayesian-ex-post-facto-design · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026