Hypothesis testClassical statistics

Beieziešu neatkarīgo paraugu t-tests

Beieziešu neatkarīgo paraugu t-tests kvantificē pierādījumus par vai pret vidējo atšķirību starp divām neatkarīgām grupām, izmantojot Beieziešu faktoru, nevis p-vērtību. Izaudzies no Džefriza (Jeffreys) varbūtības sistēmas un popularizēts Rouder et al. (2009), tas uzliek Kōši (Cauchy) pirmsaistījumus uz standartizētā efekta lieluma un sniedz nepārtrauktus pierādījumus gan nulles, gan alternatīvajām hipotēzēm.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  1. Rouder, J. N., Speckman, P. L., Sun, D., Morey, R. D., & Iverson, G. (2009). Bayesian t tests for accepting and rejecting the null hypothesis. Psychonomic Bulletin & Review, 16(2), 225–237. DOI: 10.3758/PBR.16.2.225
  2. Jeffreys, H. (1961). Theory of Probability (3rd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0198503682

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Independent Samples t-test. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/bayesian-independent-samples-t-test

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

Uz to atsaucas

ScholarGateBayesian Independent Samples t-test (Bayesian Independent Samples t-test). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/bayesian-independent-samples-t-test · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026