Investigación cuantitativa observacional bayesiana
La investigación cuantitativa observacional bayesiana aplica la inferencia estadística bayesiana a datos recopilados sin manipulación experimental — encuestas, registros administrativos, censos o conjuntos de datos secundarios. En lugar de depender únicamente de los valores p y los intervalos de confianza, el analista codifica el conocimiento previo sobre los parámetros como distribuciones de probabilidad, los actualiza con los datos observados a través del teorema de Bayes y reporta las conclusiones como declaraciones de probabilidad posterior. El enfoque se valora especialmente en epidemiología, ciencias sociales e investigación de servicios de salud, donde la aleatorización es imposible o poco ética.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Mapa de métodos
El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.
Fuentes
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
- Greenland, S. (2006). Bayesian perspectives for epidemiological research: I. Foundations and basic methods. International Journal of Epidemiology, 35(3), 765–775. DOI: 10.1093/ije/dyi312 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Observational Quantitative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-design/bayesian-observational-quantitative-research
¿Qué método?
Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.
- Inferencia bayesianaEstadística↔ comparar
- Modelado multinivelEstadística para la investigación↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
- Modelado de Ecuaciones EstructuralesEstadística para la investigación↔ comparar
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →