Bayesian Ex Post Facto Design — Bayesian Retrospektive Kausale Forschung

Das Bayesian ex post facto Design untersucht mögliche kausale Zusammenhänge zwischen Variablen, die bereits aufgetreten sind, ohne dass der Forscher diese Variablen manipuliert. Es quantifiziert die Unsicherheit über diese Zusammenhänge mittels bayesianischer statistischer Inferenz. Der Forscher wählt Gruppen aus, die sich nach dem Ereignis in Bezug auf ein Ergebnis oder eine vermutete Ursache unterscheiden, und nutzt dann Vorwissen und beobachtete Daten gemeinsam – über den Satz von Bayes – zur Schätzung glaubwürdiger Effektstärken, Gruppenunterschiede oder Prädiktoren.