Recherche quantitative observationnelle bayésienne
La recherche quantitative observationnelle bayésienne applique l'inférence statistique bayésienne à des données collectées sans manipulation expérimentale — enquêtes, dossiers administratifs, registres ou ensembles de données secondaires. Au lieu de se fier uniquement aux p-valeurs et aux intervalles de confiance, l'analyste encode les connaissances antérieures sur les paramètres sous forme de distributions de probabilité, les met à jour avec les données observées via le théorème de Bayes, et rapporte les conclusions sous forme d'énoncés de probabilité a posteriori. L'approche est particulièrement appréciée en épidémiologie, en sciences sociales et en recherche sur les services de santé, où la randomisation est impossible ou contraire à l'éthique.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Observational Quantitative Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-design/bayesian-observational-quantitative-research
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- Inférence bayésienneStatistique↔ comparer
- Modélisation multiniveauStatistiques de recherche↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Modélisation par équations structurellesStatistiques de recherche↔ comparer
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