Bayesçi t-Testi
Bayesian t-Test for Two-Group Comparison · Ayrıca şöyle bilinir: bayesian two-sample t-test, bayes factor t-test, Bayesçi t-Testi
Rouder ve meslektaşları tarafından 2009 yılında formüle edilen Bayesçi t-testi, Bayesçi bir çerçevede çalışan iki gruplu bir karşılaştırma yöntemidir. Bir p-değeri yerine, verilerin alternatif hipotez lehine, sıfır hipotezine göre sağladığı kanıtı nicelleştiren bir Bayes Faktörü (BF₁₀) üretir ve standartlaştırılmış etki büyüklüğü δ'nin tam sonsal dağılımını en yüksek yoğunluk aralığı ile birlikte raporlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Sürekli bir sonuç üzerinde iki grubu karşılaştırırken ve ikili bir anlamlı-ya da-değil sonucundan daha fazlasına ihtiyacınız olduğunda Bayesçi t-testini kullanın. Özellikle örneklem küçük olduğunda — frekansçı p-değerlerinin oldukça değişken olduğu durumlarda — etki büyüklüğü üzerine mantıklı bir önsel, çıkarımı stabilize ettiği için değerlidir. Ayrıca, sıfır hipotezi için kanıtı nicelleştirmeniz gerektiğinde (frekansçı testler bunu yapamaz) veya sadece bir nokta tahmini ve standart hata yerine, etki büyüklüğünü tam sonsal belirsizliğiyle raporlamak istediğinizde doğru seçimdir. Yöntem, grup başına en az yaklaşık on gözlem gerektirir; bunun altında, sonsal dağılım neredeyse tamamen önsel tarafından domine edilir ve Bayes Faktörü güvenilmez hale gelir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sıfır hipotezini destekleyemeyen bir p-değerinin aksine, hem H₁ hem de H₀ için kanıtı nicelleştiren bir Bayes Faktörü üretir.
- Etki büyüklüğü δ'nin tam sonsal dağılımını %95 EYA ile raporlayarak, tek bir sayı yerine dürüst bir belirsizlik sunar.
- Etki büyüklüğü üzerine prensipli bir önseli dahil ederek küçük örneklemlerde frekansçı t-testinden daha iyi performans gösterir.
- Sonuçlar, örnekleme dağılımlarına veya uzun vadeli frekansa atıfta bulunmaksızın doğrudan olasılık terimleriyle yorumlanabilir.
- Örneklem büyüklüğü yaklaşık ondan az olduğunda, sonsal dağılım önsel tarafından domine edilir ve Bayes Faktörü verileri güvenilir bir şekilde yansıtmaz.
- Cauchy önsel ölçeği r bir varsayımdır; farklı savunulabilir seçimler BF₁₀'u belirgin şekilde değiştirebilir, bu nedenle önsel-duyarlılık analizi zorunludur.
- Dağılım varsayımı ihlal edilirse ve duyarlılık analizi atlanırsa, Cauchy önsel ölçeği Bayes Faktörünü domine edebilir.
SSS
BF₁₀ = 10 aslında ne anlama geliyor?
Bu, gözlemlenen verilerin, bir farkın var olduğu hipotezi (H₁) altında, farkın olmadığı hipotezine (H₀) göre on kat daha olası olduğu anlamına gelir. Jeffreys'in (1961) ölçeğine göre, BF₁₀ > 10 geleneksel olarak H₁ için güçlü kanıt olarak etiketlenir, ancak bu etiket keskin bir eşik değil, bir kılavuzdur.
Cauchy ölçek parametresi r'yi nasıl seçerim?
Rouder ve ark. (2009) tarafından önerilen varsayılan r = 0.707, çoğu sosyal bilim bağlamı için makul bir başlangıç noktasıdır. Etki büyüklüğü hakkında gerçek önsel bilginiz varsa — örneğin bir meta-analizden — r'yi buna göre ayarlayabilirsiniz. Seçtiğiniz her ne olursa olsun raporda belirtilmeli ve BF₁₀'un bu seçime ne kadar duyarlı olduğunu değerlendirmek için en az bir alternatif değeri test etmelisiniz.
Bayesçi t-testi sıfır hipotezini doğrulayabilir mi?
Evet — bu, frekansçı testlere göre temel avantajlarından biridir. BF₁₀ < 1/10 (eşdeğer olarak BF₀₁ > 10), H₀'ın verilerle H₁'den daha uyumlu olduğuna dair güçlü kanıt sağlar. Frekansçı bir p-değeri 0.05'ten büyük olduğunda bu iddiayı yapamaz; sadece sıfır hipotezini reddedemez.
En Yüksek Yoğunluk Aralığı nedir ve güven aralığından nasıl farklıdır?
%95 EYA, olasılık kütlesinin %95'ini içeren en kısa sonsal aralıktır. Bu doğrudan bir ifadedir: verilen veriler ve önsel ile, δ'nin bu aralıkta olma olasılığı %95'tir. Frekansçı %95 güven aralığı, herhangi bir tek hesaplanmış aralık hakkında değil, varsayımsal tekrarlar boyunca prosedürün uzun vadeli kapsamı hakkında bir ifadedir. İki aralık genellikle sayısal olarak örtüşür ancak temel olarak farklı yorumlar taşır.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian t-Test for Two-Group Comparison. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/bayesian/bayesian-t-test
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bayes Faktörü TestiBayesçi↔ karşılaştır
- Bayesci ANOVABayesçi↔ karşılaştır
- Bayes RegresyonuBayesçi↔ karşılaştır
- Bağımsız Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır
- Mann-Whitney U testiİstatistik↔ karşılaştır