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贝叶斯因子及其在JASP中的实现

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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H0或者备择假设H1的支持程度。其与NHST相比有如下优势:同时考虑H0和H1并可以用来支持H0、不“严重”地倾向于反对H0、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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From: Chuanpeng Hu
DOI:10.3724/SP.J.1042.2018.00951
Journal:心理科学进展
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.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2018.00951 (Click&Copy)
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