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贝叶斯因子及其在JASP中的实现

Abstracts

统计推断在调研中起到根本作用,然而当前大发游戏官方网址中最常用的经典统计方法——京假设检验(Null hypothesis significance test, NHST)却因难以理解而把一些研究者误用或盗用。有研究者提出采用贝叶斯因子(Bayes factor)表现一种替代和(或)补的统计方法。贝叶斯因子是贝叶斯统计中用来开展模型比较和假设检验的主要措施,他可以解读为对京假设H0或者备择假设H1的支持程度。他与NHST相比之下有如下优势:同时考虑H0和H1并可以用来支持H0、不“严重”地支持于反对H0、可以监控证据强度的转变以及不受抽样计划之影响。现阶段,贝叶斯因子能够很方便地通过开放的统计软件JASP落实,本文以贝叶斯t检察进行现身说法。贝叶斯因子的应用对大发游戏最新官网研究者来说具有重大的意思,但利用时要求注意先验分布选择的成立以及保持数据分析过程的晶莹与公开。
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From: Chuanpeng Hu
DOI:10.3724/SP.J.1042.2018.00951
Journal:思想科学进展
Recommended references: 胡传鹏,孔祥祯,Eric-Jan Wagenmakers,Alexander Ly,彭凯平.(2018).贝叶斯因子及其在JASP中的实现.思想科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2018.00951 (Click&Copy)
Version History
[V4]
2018-05-08 19:47:49
chinaXiv:201709.00120V4
[V3]
2018-01-27 00:53:20
[V2]
2017-09-27 19:22:46
[V1]
2017-09-27 16:43:58
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