Bayesian cross-tabulation analysis
Bayesian cross-tabulation analysis tests whether two categorical variables are associated by computing a Bayes factor that quantifies the evidence for an association model against an independence model. Unlike classical chi-square testing, it provides a continuous measure of evidence, supports the null hypothesis directly, and updates naturally with prior knowledge about the cell probabilities.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- 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
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.