Bayesian Cohort Research — Bayesian Cohort Study Design
Bayesian cohort research verfolgt eine definierte Gruppe von Individuen über die Zeit, um Ergebnisse zu verfolgen, und nutzt bayesianische statistische Inferenz, um Überzeugungen über Risiko, Inzidenz oder kausale Effekte zu aktualisieren, während Follow-up-Daten akkumulieren. Vorwissen – aus früheren Studien, Registern oder Expertenurteilen – wird in einer Prior-Verteilung formalisiert und mit der Likelihood der Kohorte kombiniert, um eine Posterior-Verteilung zu ergeben, die Unsicherheit auf direkt interpretierbare Weise quantifiziert.
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Quellen
- Ibrahim, J. G., & Chen, M. H. (2000). Power prior distributions for regression models. Statistical Science, 15(1), 46–60. DOI: 10.1214/ss/1009212673 ↗
- Spiegelhalter, D. J., Abrams, K. R., & Myles, J. P. (2004). Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health-Care Evaluation. Wiley. ISBN: 978-0471499756
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Cohort Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-design/bayesian-cohort-research
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