Bayesiaanse poweranalyse (Assurance)
Bayesiaanse poweranalyse — ook wel assurance genoemd — is een methode voor steekproefgroottebepaling die het frequentistische begrip van power vervangt door een op kans gewogen gemiddelde over een prior-verdeling voor de effectgrootte. Eerst geformaliseerd door Spiegelhalter en Freedman (1986) en verder ontwikkeld door O'Hagan, Stevens en Campbell (2005), beantwoordt het de vraag: gegeven onze huidige onzekerheid over het werkelijke effect, welke steekproefgrootte geeft ons een hoge algehele waarschijnlijkheid om een statistisch significant resultaat te verkrijgen?
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Power Analysis (Assurance / Bayesian Sample Size Determination). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Bayesiaanse t-toetsBayesiaanse statistiek↔ compare
- Sequentiële Analyse (Groepssequentiële Opzet)Statistiek↔ compare
- Simulatiegebaseerde poweranalyse (Monte Carlo Power)Statistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →