Hypothesis testClassical statistics
ベイズ的クロス集計分析
ベイズ的クロス集計分析は、独立モデルに対する関連モデルの証拠を定量化するベイズ因子を計算することにより、2つのカテゴリ変数が関連しているかどうかを検定する。古典的なカイ二乗検定とは異なり、証拠の連続的な尺度を提供し、帰無仮説を直接支持し、セル確率に関する事前知識で自然に更新される。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Contingency Table Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-cross-tabulation-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 →