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 İki Yönlü ANOVA
Hypothesis testClassical statistics

Bayes İki Yönlü ANOVA

Bayesian Two-Way Analysis of Variance · Ayrıca şöyle bilinir: Bayesian factorial ANOVA, Bayes factor two-way ANOVA, Bayesian 2×k ANOVA, Bayesian two-factor ANOVA

Bayes iki yönlü ANOVA, p-değerlerini Bayes faktörleri ve sonsal dağılımlarla değiştirerek klasik iki yönlü varyans analizini genişletir. Sabit bir anlamlılık eşiğine dayanmak yerine, olasılıksal terimlerle doğrudan yorumlanabilen sonuçlar üreterek, ana etkiler ve etkileşimleri için kanıtları öncelik ağırlıklı model karşılaştırması kullanarak ölçer.

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 İki Yönlü ANOVA
Bayes Tek Yönlü Varyans…Bayesçi t-TestiKarma ANOVAİki Yönlü Varyans Analiz…

Ne zaman kullanılır

Sürekli bir sonuç, tam olarak iki kategorik bağımsız değişken ve her hücrede bağımsız gözlemler olduğunda Bayes iki yönlü ANOVA'yı kullanın. Özellikle sıfır hipotezi için kanıtları (klasik ANOVA'nın yapamadığı bir şey) ölçmek istediğinizde, örneklem boyutları makul olduğunda ve dürüst belirsizlik yayılımı istediğinizde veya birçok çalışmada klasik testlerin tekrarlanan kullanımı p-hackleme endişelerine neden olduğunda değerlidir. Savunulabilir bir önseliniz olmadığında veya hakemler veya düzenleyiciler klasik bir p-değeri çerçevesi gerektirdiğinde kullanmayın. Hücre sayılarının çok dengesiz olduğu ve dengesiz Bayes tasarımlarını ele alma konusunda uzmanlığınızın olmadığı durumlarda kaçının.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Sıfır hipotez lehine kanıt sağlayabilir, 'etki bulunamadı' ile 'etki olmadığına dair kanıt' arasında ayrım yapar.
  • Bayes faktörleri, çoklu test düzeltmeleri olmadan model karşılaştırması için doğal olarak kalibre edilir.
  • Sonsal dağılımlar, yalnızca ikili reddetme/tutma kararı değil, tam belirsizlik niceliği sağlar.
  • Varsayılan JZS önselleri, çoğu uygulamalı durumda öznel önsel belirleme ihtiyacını ortadan kaldırır.
  • Kanıt birikimi çalışmalar arasında tutarlıdır - bağımsız tekrarlardan elde edilen Bayes faktörleri çarpılır.
Sınırlılıklar
  • Klasik ANOVA'dan hesaplama açısından daha yoğundur; marjinal olabilirlikler sayısal entegrasyon gerektirir.
  • Sonuçlar önsel seçimine bağlıdır; sağlamlığı doğrulamak için duyarlılık analizi önerilir.
  • Birçok uygulamalı alanda hakemler tarafından daha az bilinir; makalelerde ek gerekçelendirme gerektirebilir.
  • Yazılım desteği, büyüyor olsa da (JASP, BayesFactor R paketi), klasik ANOVA için olandan daha dardır.

SSS

Bu klasik iki yönlü ANOVA'dan nasıl farklıdır?

Klasik iki yönlü ANOVA, bir etkinin yokluğunda verilerin ne kadar şaşırtıcı olacağını ölçen F-istatistikleri ve p-değerleri üretir, ancak sıfırı doğrulayamaz. Bayes iki yönlü ANOVA, rakip modeller için kanıtları doğrudan karşılaştıran Bayes faktörleri ve etki büyüklüklerinin olası durumunu tanımlayan sonsal dağılımlar üretir - etkinin muhtemelen yok olduğu sonucunu çıkarma olasılığı dahil.

Önsel belirtmem gerekir mi?

Çoğu uygulama için hayır. JASP ve R BayesFactor paketi gibi paketlerde uygulanan varsayılan JZS (Jeffreys-Zellner-Siow) önseli, ilkeli, veriye ölçeklenmiş bir varsayılan sağlar. Yine de, sonuçların önsel ölçeği değiştirildiğinde önemli ölçüde değişmediğini doğrulamanız gerekir.

Hangi Bayes faktörü eşiğini anlamlılık için kullanmalıyım?

Jeffreys'in geleneksel ölçeği sıklıkla kullanılır: BF10 > 3 = orta düzeyde kanıt, > 10 = güçlü, > 30 = çok güçlü, > 100 = kesin. Bunlar kesin kesimler değil, kılavuzlardır. Her zaman gerçek BF'yi bildirin ve okuyucuların kanıtın gücünü değerlendirmesine izin verin.

Dengesiz tasarımlarla kullanabilir miyim?

Evet, ancak dengesiz hücre sayıları önsel belirlemeyi ve yorumlamayı karmaşıklaştırır. Ana etki Bayes faktörleri, klasik Tip III kareler toplamından farklı şekillerde dengesizliğe duyarlı olabilir. Dengesiz Bayes faktöriyel tasarımlar hakkında rehberlik için Rouder vd. (2012) veya JASP belgelerine bakın.

Hangi yazılım Bayes iki yönlü ANOVA çalıştırabilir?

JASP, varsayılan JZS önseli ile bir işaretle ve tıkla arayüzü sağlar. R'deki BayesFactor paketi (anovaBF ve lmBF fonksiyonları) programatik olarak aynı analizi sunar. Stan ve brms, daha karmaşık faktöriyel yapılar için tam özel Bayes modellerini destekler.

Kaynaklar

  1. Rouder, J. N., Morey, R. D., Speckman, P. L., & Province, J. M. (2012). Default Bayes factors for ANOVA designs. Journal of Mathematical Psychology, 56(5), 356–374. DOI: 10.1016/j.jmp.2012.08.001 ↗
  2. Jeffreys, H. (1961). Theory of Probability (3rd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0198503682

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Two-Way Analysis of Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-two-way-anova

İlişkili yöntemler

Bayes Tek Yönlü Varyans AnaliziBayesçi t-TestiKarma ANOVAİki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)

Hangi yöntem?

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

  • Bayes Tek Yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır
  • Bayesçi t-TestiBayesçi↔ karşılaştır
  • Karma ANOVAİstatistik↔ karşılaştır
  • İki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)İstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayes Tek Yönlü Varyans Analizi

Benzer yöntemler

Bayes Tek Yönlü Varyans AnaliziBayesci ANOVABayesçi MANOVABayesian ANCOVA (Bayes ANCOVA)Bayesci Model Sınama AraştırmasıBayes Hipotez Testi Araştırmasıİki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)Bayes Bağımsız Örneklem t-testi

İlgili referans kavramlar

Bayes Faktörleri ve Marjinal OlabilirlikBayesçi Model Karşılaştırması ve SeçimiBayesçi Çıkarımın TemelleriBayes Teoremi ve Posterior DağılımÖnsel DağılımlarHiperöncüller ve Büzülme

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

ScholarGate — Bayesian two-way ANOVA (Bayesian Two-Way Analysis of Variance). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/bayesian-two-way-anova · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Harold Jeffreys (foundational); modern default-prior form by Jeffrey N. Rouder et al.
Year
1961 (foundations); 2012 (default Bayes factor formulation)
Type
Bayesian hypothesis test
DataType
Continuous outcome, two categorical factors
Subfamily
Classical statistics
İlişkili yöntemler
Bayes Tek Yönlü Varyans AnaliziBayesçi t-TestiKarma ANOVAİki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)
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