ScholarGate
Pembantu
Hypothesis test

Analisis Kuasa Bayesian (Jaminan)

Analisis kuasa Bayesian — juga dipanggil jaminan — ialah kaedah penentuan saiz sampel yang menggantikan tanggapan kekerapan kuasa dengan purata tertimbang kebarangkalian ke atas taburan prior bagi saiz kesan. Pertama kali diformalkan oleh Spiegelhalter dan Freedman (1986) dan dibangunkan selanjutnya oleh O'Hagan, Stevens dan Campbell (2005), ia menjawab persoalan: memandangkan ketidakpastian semasa kita tentang kesan sebenar, saiz sampel manakah yang memberikan kita kebarangkalian keseluruhan yang tinggi untuk mendapatkan keputusan yang signifikan secara statistik?

Terapkan dengan StatMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log 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 memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Power Analysis (Assurance / Bayesian Sample Size Determination). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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)). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/statistics/bayesian-power-analysis · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026