Bayesianische Kreuztabellenanalyse
Die bayesianische Kreuztabellenanalyse prüft, ob zwei kategoriale Variablen miteinander assoziiert sind, indem sie einen Bayes-Faktor berechnet. Dieser quantifiziert die Evidenz für ein Assoziationsmodell gegenüber einem Unabhängigkeitsmodell. Im Gegensatz zum klassischen Chi-Quadrat-Test liefert sie ein kontinuierliches Evidenzmaß, unterstützt die Nullhypothese direkt und aktualisiert sich natürlich mit Vorwissen über die Zellwahrscheinlichkeiten.
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Quellen
- Gunel, E., & Dickey, J. (1974). Bayes factors for independence in contingency tables. Biometrika, 61(3), 545–557. DOI: 10.1093/biomet/61.3.545 ↗
- Jamil, T., Ly, A., Morey, R. D., Love, J., Marsman, M., & Wagenmakers, E.-J. (2017). Default Gunel and Dickey Bayes factors for contingency tables. Behavior Research Methods, 49(2), 638–652. DOI: 10.3758/s13428-016-0739-8 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Contingency Table Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-cross-tabulation-analysis
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