Байєсівські підтверджувальні дослідження — Байєсівське тестування гіпотез
Байєсівські підтверджувальні дослідження — це кількісна основа для перевірки заздалегідь визначених гіпотез шляхом обчислення байєсівського фактора — відношення, що показує, наскільки ймовірнішими є спостережувані дані за однієї гіпотези порівняно з іншою. На відміну від класичного тестування значущості нульової гіпотези (NHST), цей підхід надає прямі докази як для альтернативної, так і для нульової гіпотези, підтримує правила опціонального зупинення за певних умов та оновлює апріорні переконання на основі спостережуваних даних за допомогою теореми Байєса.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
- Wagenmakers, E.-J., Marsman, M., Jamil, T., Ly, A., Verhagen, A. J., Love, J., Selker, R., Gronau, Q. F., Smira, M., Epskamp, S., Matzke, D., Rouder, J. N., & Morey, R. D. (2018). Bayesian inference for psychology. Part I: Theoretical advantages and practical ramifications. Psychonomic Bulletin & Review, 25(1), 35–57. DOI: 10.3758/s13423-017-1343-3 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Confirmatory Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/research-design/bayesian-confirmatory-research
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Аналіз потужностіСтатистика↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →