İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›İstatistik›Bayes Bağımsız Örneklem t-testi
Hypothesis testClassical statistics

Bayes Bağımsız Örneklem t-testi

Bayesian Independent Samples t-test · Ayrıca şöyle bilinir: Bayesian two-sample t-test, Bayes factor t-test, JZS t-test, Bayesian unpaired t-test

Bayes bağımsız örneklem t-testi, bir p-değeri yerine Bayes faktörünü kullanarak iki bağımsız grup arasındaki ortalama fark lehine veya aleyhine kanıtları nicelleştirir. Jeffreys'in olasılık çerçevesine dayanan ve Rouder ve ark. (2009) tarafından popülerleştirilen bu test, standartlaştırılmış etki büyüklüğü üzerine bir Cauchy önseli yerleştirir ve hem sıfır hem de alternatif hipotezler için sürekli kanıt sunar.

ScholarGate
  1. Hypothesis test
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Bayes Bağımsız Örneklem t-testi
Bayes Tek Örneklem t-tes…Bayes Tek Yönlü Varyans…Bağımsız Örneklem t-testiBayes Ki-Kare TestiBayesçi Çapraz Tablolama…Bayesçi Tanımlayıcı İsta…Bayesçi Fisher'ın Kesin…Bayesçi Mann-Whitney U T…Bayesçi MANOVA

Ne zaman kullanılır

İki bağımsız grubun ortalamalarını sürekli bir sonuca göre karşılaştırmak istediğinizde ve ikili bir reddetme/reddetmeme kararı vermek yerine kanıtları nicelleştirmek istediğinizde Bayes bağımsız örneklem t-testini kullanın. Özellikle çalışmalar arasında kanıt biriktirmeniz gerektiğinde, etkinin yok olabileceğini düşündüğünüzde veya örneklem büyüklüklerinin asimptotik p-değerlerine güvenmek için çok küçük olduğu durumlarda değerlidir. Önsel belirtmek için bir temeliniz olmadığında kaçının — bu durumda, varsayılan Cauchy önselini açıkça gerekçelendirin veya bir dizi r değeri için sonuçları raporlayın. Dikkatli veri toplamanın yerini tutmaz; küçük ve gürültülü çalışmalar, net kararlar yerine sonuçsuz Bayes faktörleri üretecektir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Hem sıfır hem de alternatif hipotez için sürekli, dereceli kanıt sağlar.
  • Tip I hatayı şişirmeden ardışık test ve kanıt birikimine izin verir.
  • Etki büyüklüğü üzerinde sonsal bir dağılım elde ederek nokta tahmininden daha zengin bir çıkarım sağlar.
  • Klasik p-değerlerinin aksine sıfır hipotezini açıkça destekleyebilir.
  • Cauchy önseli teorik olarak temellendirilmiş ve ölçekten bağımsızdır.
Sınırlılıklar
  • Bayes faktörü seçilen önsele bağlıdır; farklı önseller farklı sonuçlar verir.
  • Bayes faktörü eşiklerinin yorumlanması, alfa = 0.05 kuralı kadar standartlaşmamıştır.
  • Klasik t-testinden hesaplama açısından daha karmaşıktır, ancak yazılımlar (JASP, BayesFactor R paketi) bunu otomatikleştirir.
  • Hala her grup içinde sonucun yaklaşık normalliğini varsayar.

SSS

Önsel ölçeği r'yi nasıl seçerim?

Varsayılan r = sqrt(2)/2 (yaklaşık 0.707), orta düzey bir önsel etki için önerilir. Daha büyük etkiler bekleyen daha geniş bir önsel için r = 1 veya daha küçük etkiler bekleyen daha dar bir önsel için r = 0.5 kullanın. Seçilen r'yi her zaman raporlayın ve ideal olarak birden çok değer üzerinden bir duyarlılık analizi yapın.

BF10, bir p-değerinden nasıl farklıdır?

Bir p-değeri yalnızca sıfır hipotezine karşı kanıtları nicelleştirir; sıfır hipotezini destekleyemez. BF10 simetriktir: büyük değerler H1'i, küçük değerler H0'ı destekler. BF10 ayrıca p-değerleri gibi örnekleme planına bağlı değildir, bu da onu ardışık veya uyarlanabilir tasarımlar için uygun hale getirir.

Bayes istatistiğini bilmeden bu testi kullanabilir miyim?

Evet — JASP gibi yazılımlar BF10'u otomatik olarak hesaplar ve görüntüler. Ancak, önselin neyi temsil ettiğini ve Bayes faktörü ölçeğinin nasıl yorumlanacağını anlamak, dürüst raporlama için önemlidir.

Verilerim normallikten saparsa ne olur?

Bayes t-testi, büyük örneklemlerde hafif normallik sapmalarına orta derecede dayanıklıdır, ancak açıkça normal olmayan veya sıralı veriler için Bayes Mann-Whitney U testi veya sağlam bir Bayes konum modeli düşünün.

Bayes sürümünde Welch düzeltmesi var mı?

Evet. Heteroskedastik (Welch benzeri) bir Bayes t-testi mevcuttur ve JASP ile BayesFactor R paketinde uygulanmıştır. İki grup arasındaki varyansların eşitliğinden şüphelenmek için bir neden olduğunda kullanın.

Kaynaklar

  1. 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 ↗
  2. Jeffreys, H. (1961). Theory of Probability (3rd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0198503682

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Independent Samples t-test. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-independent-samples-t-test

İlişkili yöntemler

Bayes Tek Örneklem t-testiBayes Tek Yönlü Varyans AnaliziBağımsız Örneklem t-testi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bayes Tek Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Bayes Tek Yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır
  • Bağımsız Örneklem t-testiİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayes Ki-Kare TestiBayesçi Çapraz Tablolama AnaliziBayesçi Tanımlayıcı İstatistiklerBayesçi Fisher'ın Kesin TestiBayesçi Mann-Whitney U TestiBayesçi MANOVABayes Tek Örneklem t-testiBayes Tek Yönlü Varyans Analizi

Benzer yöntemler

Bayesçi t-TestiBayes Tek Örneklem t-testiBayes Hipotez Testi AraştırmasıBayesci Model Sınama AraştırmasıBayes Faktörü TestiBayes Doğrulayıcı AraştırmaBayesçi Mann-Whitney U TestiBayesci ANOVA

İlgili referans kavramlar

Bayes Faktörleri ve Marjinal OlabilirlikBayesçi Çıkarımın TemelleriBayesçi Model Karşılaştırması ve SeçimiÖnsel DağılımlarBayes Teoremi ve Posterior DağılımHiperöncüller ve Büzülme

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Bayesian Independent Samples t-test (Bayesian Independent Samples t-test). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-independent-samples-t-test · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Harold Jeffreys (foundational); operationalized by Rouder et al.
Year
2009 (modern form); 1961 (Jeffreys prior framework)
Type
Bayesian hypothesis test
DataType
Continuous, two independent groups
Subfamily
Classical statistics
İlişkili yöntemler
Bayes Tek Örneklem t-testiBayes Tek Yönlü Varyans AnaliziBağımsız Örneklem t-testi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil