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贝叶斯方差分析在JASP中的实现
被引量:
1
1
作者
王允宏
Don van den Bergh
+3 位作者
Frederik Aust
Alexander Ly
Eric-Jan Wagenmakers
胡传鹏
《心理技术与应用》
2023年第9期528-541,共14页
贝叶斯统计应用于假设检验的方法——贝叶斯因子——在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子能分别量化所支持的相应假设或模型的证据,进而根据其数值大小做出当前数据更支持哪种假设或模型的判断。然而,国内尚缺乏对方差分析的贝叶...
贝叶斯统计应用于假设检验的方法——贝叶斯因子——在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子能分别量化所支持的相应假设或模型的证据,进而根据其数值大小做出当前数据更支持哪种假设或模型的判断。然而,国内尚缺乏对方差分析的贝叶斯因子的原理与应用的介绍。基于此,本文首先介绍贝叶斯方差分析的基本思路及计算原理,并结合实例数据,展示如何在JASP中对五种常用的心理学实验设计(单因素组间设计、单因素组内设计、二因素组间设计、二因素组内设计和二因素混合设计)进行贝叶斯方差分析及如何汇报和解读结果。贝叶斯方差分析提供了一个能有效替代传统方差分析的方案,是研究者进行统计推断的有力工具。
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关键词
贝叶斯统计
贝叶斯因子
方差分析
JASP
下载PDF
职称材料
贝叶斯因子及其在JASP中的实现
被引量:
45
2
作者
胡传鹏
孔祥祯
+2 位作者
Eric-Jan Wagenmakers
Alexander Ly
彭凯平
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第6期951-965,共15页
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验(Null hypothesis significance test,NHST)却因难以理解而被部分研究者误用或滥用。有研究者提出使用贝叶斯因子(Bayes factor)作为一种替代和(或...
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验(Null hypothesis significance test,NHST)却因难以理解而被部分研究者误用或滥用。有研究者提出使用贝叶斯因子(Bayes factor)作为一种替代和(或)补充的统计方法。贝叶斯因子是贝叶斯统计中用来进行模型比较和假设检验的重要方法,其可以解读为对零假设H_0或者备择假设H_1的支持程度。其与NHST相比有如下优势:同时考虑H_0和H_1并可以用来支持H_0、不"严重"地倾向于反对H_0、可以监控证据强度的变化以及不受抽样计划的影响。目前,贝叶斯因子能够很便捷地通过开放的统计软件JASP实现,本文以贝叶斯t检验进行示范。贝叶斯因子的使用对心理学研究者来说具有重要的意义,但使用时需要注意先验分布选择的合理性以及保持数据分析过程的透明与公开。
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关键词
贝叶斯因子
贝叶斯学派
频率学派
假设检验
JASP
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职称材料
题名
贝叶斯方差分析在JASP中的实现
被引量:
1
1
作者
王允宏
Don van den Bergh
Frederik Aust
Alexander Ly
Eric-Jan Wagenmakers
胡传鹏
机构
上海师范大学心理学系
department of psychological methods
Centrum Wiskunde&Informatica
南京师范大学心理学院
出处
《心理技术与应用》
2023年第9期528-541,共14页
文摘
贝叶斯统计应用于假设检验的方法——贝叶斯因子——在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子能分别量化所支持的相应假设或模型的证据,进而根据其数值大小做出当前数据更支持哪种假设或模型的判断。然而,国内尚缺乏对方差分析的贝叶斯因子的原理与应用的介绍。基于此,本文首先介绍贝叶斯方差分析的基本思路及计算原理,并结合实例数据,展示如何在JASP中对五种常用的心理学实验设计(单因素组间设计、单因素组内设计、二因素组间设计、二因素组内设计和二因素混合设计)进行贝叶斯方差分析及如何汇报和解读结果。贝叶斯方差分析提供了一个能有效替代传统方差分析的方案,是研究者进行统计推断的有力工具。
关键词
贝叶斯统计
贝叶斯因子
方差分析
JASP
Keywords
Bayesian statistics
Bayes factors
ANOVA
JASP
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
贝叶斯因子及其在JASP中的实现
被引量:
45
2
作者
胡传鹏
孔祥祯
Eric-Jan Wagenmakers
Alexander Ly
彭凯平
机构
清华大学心理学系
Neuroimaging Center
Language and Genetics
department
department of psychological methods
Centrum Wiskunde&Informatica
出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第6期951-965,共15页
文摘
统计推断在科学研究中起到关键作用,然而当前科研中最常用的经典统计方法——零假设检验(Null hypothesis significance test,NHST)却因难以理解而被部分研究者误用或滥用。有研究者提出使用贝叶斯因子(Bayes factor)作为一种替代和(或)补充的统计方法。贝叶斯因子是贝叶斯统计中用来进行模型比较和假设检验的重要方法,其可以解读为对零假设H_0或者备择假设H_1的支持程度。其与NHST相比有如下优势:同时考虑H_0和H_1并可以用来支持H_0、不"严重"地倾向于反对H_0、可以监控证据强度的变化以及不受抽样计划的影响。目前,贝叶斯因子能够很便捷地通过开放的统计软件JASP实现,本文以贝叶斯t检验进行示范。贝叶斯因子的使用对心理学研究者来说具有重要的意义,但使用时需要注意先验分布选择的合理性以及保持数据分析过程的透明与公开。
关键词
贝叶斯因子
贝叶斯学派
频率学派
假设检验
JASP
Keywords
Bayes factor
Bayesian statistics
Frequentist
NHST
JASP
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
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作者
出处
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1
贝叶斯方差分析在JASP中的实现
王允宏
Don van den Bergh
Frederik Aust
Alexander Ly
Eric-Jan Wagenmakers
胡传鹏
《心理技术与应用》
2023
1
下载PDF
职称材料
2
贝叶斯因子及其在JASP中的实现
胡传鹏
孔祥祯
Eric-Jan Wagenmakers
Alexander Ly
彭凯平
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
45
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