Bayesianische ANCOVA
Die Bayesianische Kovarianzanalyse (Bayesian ANCOVA) erweitert die klassische ANCOVA, indem sie Prior-Verteilungen auf Gruppeneffekte und Kovariatensteigungen legt und diese dann mit beobachteten Daten aktualisiert, um Posterior-Verteilungen und Bayes-Faktoren zu erhalten. Sie quantifiziert die Evidenz für Gruppenunterschiede bei einem kontinuierlichen Ergebnis, nachdem statistisch für eine oder mehrere kontinuierliche Kovariaten adjustiert wurde, ohne sich auf p-Wert-Schwellenwerte zu verlassen.
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Quellen
- Rouder, J. N., & Morey, R. D. (2012). Default Bayes factors for model selection in regression. Multivariate Behavioral Research, 47(6), 877–903. DOI: 10.1080/00273171.2012.734737 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Analysis of Covariance. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-ancova
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