Bayes' Exakter Test nach Fisher
Der Bayes'sche Exakte Test nach Fisher evaluiert die Unabhängigkeit zwischen zwei kategorialen Variablen in einer 2x2-Tabelle durch Berechnung eines Bayes-Faktors anstelle eines p-Wertes. Unter Verwendung konjugierter Prioren für die Zellwahrscheinlichkeiten – am häufigsten im Gunel-Dickey-Rahmenwerk – quantifiziert er, wie stark die beobachteten Daten ein Assoziationsmodell gegenüber einem Unabhängigkeitsmodell begünstigen, und liefert eine kontinuierliche Skala der Evidenz in beide Richtungen.
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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 Fisher's Exact Test for 2x2 Contingency Tables. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-fishers-exact-test
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