การออกแบบอดีตปัจจัยแบบเบย์ (Bayesian Ex Post Facto Design) — การวิจัยเชิงสาเหตุย้อนหลังแบบเบย์
การออกแบบอดีตปัจจัยแบบเบย์ (Bayesian ex post facto design) เป็นการตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่เป็นไปได้ระหว่างตัวแปรที่เกิดขึ้นแล้ว โดยไม่มีการจัดการตัวแปรเหล่านั้นโดยผู้วิจัย และทำการวัดปริมาณความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความสัมพันธ์เหล่านั้นโดยใช้การอนุมานทางสถิติแบบเบย์ ผู้วิจัยเลือกกลุ่มที่มีความแตกต่างกันในผลลัพธ์หรือสาเหตุที่สันนิษฐานไว้หลังจากเหตุการณ์เกิดขึ้น แล้วจึงใช้ความรู้เดิมและข้อมูลที่สังเกตได้ร่วมกัน — ผ่านทฤษฎีบทของเบย์ (Bayes' theorem) — เพื่อประมาณขนาดผลกระทบ (effect sizes) ความแตกต่างระหว่างกลุ่ม หรือตัวทำนายที่น่าเชื่อถือ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
แผนที่ระเบียบวิธี
ย่านของระเบียบวิธีที่เกี่ยวข้องกัน — เลือกโหนดเพื่อสำรวจ
แหล่งอ้างอิง
- Kerlinger, F. N. (1973). Foundations of Behavioral Research (2nd ed.). Holt, Rinehart and Winston. link ↗
- Kruschke, J. K. (2015). Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan (2nd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0124058880
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ex Post Facto Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/th/research-design/bayesian-ex-post-facto-design
ระเบียบวิธีใด?
วางระเบียบวิธีนี้เคียงข้างระเบียบวิธีใกล้เคียงที่สุด แล้วอ่านเปรียบเทียบกัน — คลังวางหนังสือไว้บนโต๊ะให้แล้ว ส่วนการเลือกเป็นของท่าน
- การอนุมานแบบเบย์ (Bayesian Inference)สถิติศาสตร์↔ เปรียบเทียบ
- การวิจัยเชิงเปรียบเทียบสาเหตุการออกแบบการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- การออกแบบวิจัยแบบย้อนหลัง (Ex Post Facto Design)การออกแบบการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- การจับคู่คะแนนแนวโน้มสถิติการวิจัย↔ เปรียบเทียบ
- การศึกษาแบบย้อนหลัง (Retrospective Cohort Study)ระบาดวิทยา↔ เปรียบเทียบ