ScholarGate
Asisten
Hypothesis test

Analisis Kekuatan Bayesian (Jaminan)

Analisis kekuatan Bayesian — juga disebut jaminan — adalah metode penentuan ukuran sampel yang menggantikan gagasan frequentist tentang kekuatan dengan rata-rata tertimbang probabilitas di atas distribusi prior pada ukuran efek. Pertama kali diformalkan oleh Spiegelhalter dan Freedman (1986) dan dikembangkan lebih lanjut oleh O'Hagan, Stevens dan Campbell (2005), metode ini menjawab pertanyaan: mengingat ketidakpastian kita saat ini tentang efek sebenarnya, ukuran sampel berapa yang memberi kita probabilitas keseluruhan yang tinggi untuk mendapatkan hasil yang signifikan secara statistik?

Terapkan dengan StatMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. O'Hagan, A., Stevens, J.W. & Campbell, M.J. (2005). Assurance in Clinical Trial Design. Pharmaceutical Statistics, 4(3), 187–201. DOI: 10.1002/pst.175
  2. Spiegelhalter, D.J. & Freedman, L.S. (1986). A Predictive Approach to Selecting the Size of a Clinical Trial, Based on Subjective Clinical Opinion. Statistics in Medicine, 5(1), 1–13. DOI: 10.1002/sim.4780050103

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Power Analysis (Assurance / Bayesian Sample Size Determination). ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/bayesian-power-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateBayesian Power Analysis (Bayesian Power Analysis (Assurance / Bayesian Sample Size Determination)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/bayesian-power-analysis · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026