เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| สถิติเชิงพรรณนาแบบเบย์ (Bayesian Descriptive Statistics)× | การวิเคราะห์อำนาจการทดสอบ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติศาสตร์ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Hypothesis test | Hypothesis test |
| ปีกำเนิด≠ | 1763/1812 | 1969 (1st ed.); 1988 (seminal 2nd ed.) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Thomas Bayes / Pierre-Simon Laplace | Jacob Cohen |
| ประเภท≠ | Bayesian parameter estimation | Sample size and power planning |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955 | Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832 |
| ชื่อเรียกอื่น | Bayesian summaries, posterior descriptives, Bayesian parameter estimation, credible-interval summaries | sample size calculation, power calculation, sensitivity analysis, a priori power analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Bayesian descriptive statistics summarizes data by combining observed information with prior knowledge through Bayes' theorem, yielding posterior distributions over parameters such as the mean and variance. Instead of point estimates and p-values, results are expressed as posterior means, medians, and credible intervals that carry a direct probability interpretation. | Power analysis is a planning and evaluation technique that quantifies the probability of detecting a real effect of a given magnitude at a chosen significance level. It links four quantities — sample size, effect size, significance level (alpha), and statistical power (1 minus beta) — so that researchers can determine the sample size needed before data collection or evaluate the sensitivity of a completed study. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|