Önsel Belirleme ve Duyarlılık Analizi
Önsel belirleme, uzman bilgisini olasılık dağılımlarına dönüştürmektedir; duyarlılık analizi ise sonuçların bu önsel seçimlere ne kadar bağlı olduğunu kontrol etmektedir.
Tanım
Önsel belirleme, bir uzmanın inançlarından, kantiller veya olasılıklar gibi yapılandırılmış yargılar kullanarak bir önsel dağılım oluşturma sürecidir; duyarlılık (sağlam Bayesçi) analizi ise, önsel dağılımın makul bir sınıf içinde değiştirilmesiyle sonsal dağılımın nasıl değiştiğini nicel olarak belirlemektedir.
Kapsam
Bu konu, uzmanlardan sübjektif olasılıkların belirlenmesi, bunların önsel dağılımlar olarak kodlanması ve kirlilik sınıfları (contamination classes) ile sonsal nicelikler üzerindeki sınırların kullanımı da dahil olmak üzere, önsel dağılım sınıfları üzerinde duyarlılık analizi aracılığıyla sağlamlığın değerlendirilmesi yöntemlerini kapsamaktadır.
Temel sorular
- Bir uzmanın inançları nasıl belirlenir ve önsel bir dağılıma dönüştürülür?
- Olasılık yargılarını hangi yanlılıklar etkiler ve belirleme bunları nasıl hafifletebilir?
- Önsel dağılıma karşı sağlamlık, bir dağılım sınıfı genelinde nasıl değerlendirilir?
- Önsel seçim, bir analizin sonuçlarını ne zaman önemli ölçüde değiştirir?
Anahtar kavramlar
- önsel belirleme
- uzman yargısı
- aşırı güven yanlılığı
- sağlam Bayesçi analiz
- kirlilik sınıfı (contamination class)
- duyarlılık analizi
Temel kuramlar
- Yapılandırılmış belirleme
- Kantillerin, olasılıkların veya karşılaştırmaların belirlenmesi ve bunlara bir dağılımın uydurulması, aşırı güven gibi iyi belgelenmiş yargı yanlılıklarını kontrol ederken tekrarlanabilir önsel dağılımlar üretmektedir.
- Sağlam Bayesçi analiz
- Tek bir önsel dağılım yerine, bir önsel dağılım sınıfı dikkate alınmakta ve ortaya çıkan sonsal niceliklerin aralığı, sonuçların önsel spesifikasyona karşı sağlam olup olmadığını göstermektedir.
Klinik önem
Resmi belirleme ve duyarlılık analizi, sağlık teknolojisi değerlendirmesi, çevresel risk ve çalışma tasarımı alanlarında uzman görüşünü dahil etmek için kullanılmakta, aynı zamanda sonuçların keyfi bir önsel dağılımın yapay ürünleri olmadığını göstermektedir.
Tarihçe
Yapılandırılmış belirleme protokolleri, karar analizi ve yargı psikolojisinden geliştirilmiş olup, 2006 SHELF ile ilgili literatürde pekiştirilmiştir. 1980'lerden itibaren Berger ve diğerleri tarafından resmileştirilen sağlam Bayesçi analiz, önsel duyarlılığı değerlendirmek için tamamlayıcı araçlar sağlamıştır.
Tartışmalar
- Önsel dağılımların sonuçları ne kadar yönlendirmesine izin verilmelidir?
- Uygulayıcılar, önsel etkinin kabul edilebilir derecesini ve özellikle düzenlenmiş karar alma süreçlerinde önsel dağılıma karşı duyarlılığın ne kadar şeffaf bir şekilde raporlanması gerektiğini tartışmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Anthony O'Hagan
- James Berger
- Paul Garthwaite
İlgili konular
Temel eserler
- ohagan2006
- berger1990
Sıkça sorulan sorular
- Sonuçlarım önsel dağılımla çok değişirse ne yapmalıyım?
- Önsel dağılıma karşı güçlü duyarlılık, verilerin ilgi duyulan nicelik hakkında çok bilgilendirici olmadığını işaret etmektedir; dürüst yanıt, duyarlılığı gizlemek yerine bağımlılığı raporlamak, daha fazla veri toplamak veya önsel dağılımı dikkatlice gerekçelendirmektir.