评估假设使用贝叶斯方法教程

与贝叶斯统计黑熊有什么共同之处?都出现在2013年的一篇论文写的任正非Van de Schoot, Marjolein Verhoeven,和赫伯特Hoijtink欧洲发展心理学杂志》上。在这篇论文中,作者使用一次徒步旅行来说明贝叶斯思想和它的传统优势,有时被称为频率论的,统计数据。

在阿拉斯加一次徒步旅行期间,荷兰的作者之一观察一些灌木丛背后有点黑色的皮毛。这是一只熊吗?作为一个科学家,他应用传统的意义问题的测试方法,制定一个零假设:“没有熊。”然后徒步旅行者必须使用可用的证据决定是否拒绝零假设,他所做的,决定,“不是这样的,没有一只熊。“据推测,他转过身来。

当然,徒步旅行者是真正感兴趣的是是否存在是熊,这不是传统的假设检验可以确定:最好的能做的,使用传统方法,拒绝零(见APS总统c·格里斯泰尔兰迪即将到来的九月bdapp官网下载列有关此主题的更多信息)。但贝叶斯统计允许实验直接制定和测试假说等感兴趣的,”是一只熊。”作者的原因,“更可以通过评估信息从数据比通过测试传统的零假设假设”(p . 82)。

Van de Schoot和他的同事们一个“信息假说”定义为一个期望包含之前的信息。贝叶斯统计的一个重要的优势是,它们允许制定的假设,这意味着它们使既存知识的集成和证据为假设。徒步旅行者可能知道,例如,黑熊很常见在阿拉斯加和假阴性的成本——假设没有熊但打断,事实上,大于假阳性的成本——假如一只熊虽然没有在远足和不必要的重路由。记住这些细节,徒步旅行者可能不需要太多的证据来接受一只熊是躲在灌木丛里,慢慢后退。如果遇到发生在荷兰,没有本土熊,将需要大量的证据支持的假设“有一只熊。”(当然,人能够逃出了动物园。)

这个故事转化为一个真正的研究问题,科学家们描述一个项目研究抑郁症的青少年。项目调查了少女是否显示更多抑郁的症状比男孩子到了一定年龄,如果随着时间的推移这种差异仍然存在。为了测试这个理论,实验者设计了两个假设之前通知文学。接下来,他们使用的问卷调查收集数据,然后使用结构方程建模和贝叶斯的方法来测试这些特定的假设,而不是专注于拒绝零假设。分析表明,抑郁症状的差异与应对方式相关的普遍都是男孩和女孩——即消极应对方式与抑郁症状无论性别。

作者使用了统计软件Mplus (Muthen & Muthen, 1998 - 2012)进行贝叶斯分析。他们提供了一个循序渐进的底漆上如何做到这一点在Mplus和R编程语言。

“许多研究人半岛体育官方网址入口员想直接评估他们的期望,但一直未能这样做,因为可用的统计工具尚未“Van de Schoot和他的同事们说,“这些工具可以用于任何研究人员在社会科学“(p。94)。根据这些作者,研究人员一直在等待贝叶斯方法工具。半岛体育官方网址入口

引用

Muthen l·K。,& Muthén, B. O. (1998–2012).Mplus用户指南,7 e。洛杉矶CA: Muthen & Muthen。

Van de Schoot, R。Verhoeven, M。,& Hoijtink, H. (2013). Bayesian evaluation of informative hypotheses in SEM using MPlus: A black bear story.欧洲发展心理学杂志》上,10,81 - 98。http://dx.doi.org/10.1080/17405629.2012.732719

(2014)。应改正的错误。欧洲发展心理学杂志》上,11,396年。http://dx.doi.org/10.1080/17405629.2014.885645