Bayesian Confirmatory Research
Bayesian confirmatory research is a quantitative framework that tests pre-specified hypotheses by computing the Bayes factor — a ratio expressing how much more likely the observed data are under one hypothesis than another. Unlike classical null-hypothesis significance testing (NHST), it provides direct evidence for both the alternative and the null hypothesis, supports optional stopping rules under certain conditions, and updates prior beliefs with observed data through Bayes' theorem.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
- Wagenmakers, E.-J., Marsman, M., Jamil, T., Ly, A., Verhagen, A. J., Love, J., Selker, R., Gronau, Q. F., Smira, M., Epskamp, S., Matzke, D., Rouder, J. N., & Morey, R. D. (2018). Bayesian inference for psychology. Part I: Theoretical advantages and practical ramifications. Psychonomic Bulletin & Review, 25(1), 35–57. · DOI 10.3758/s13423-017-1343-3
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.