BFpack：R语言中科学理论的灵活贝叶斯因子检验

在社会与行为科学及相关领域中，用于假设检验的贝叶斯因子的方法论发展十分迅速。这一发展归因于贝叶斯因子在同时检验多个假设方面的灵活性、检验涉及感兴趣参数上等式及顺序约束的复杂假设的能力，以及其结果可解释为数据支持竞争科学理论的证据权重。然而，现有的贝叶斯假设检验软件工具仍然有限。在本文中，我们提出一个名为BFpack的新R包，其中包含用于许多常见检验问题的贝叶斯因子假设检验函数。该软件包括新颖工具：（i）用于贝叶斯探索性检验（零 vs 正 vs 负效应），（ii）用于贝叶斯验证性检验（具有等式和/或顺序约束的竞争假设），（iii）用于常见统计分析，如线性回归、广义线性模型、（多元）方差分析、相关分析和随机截距模型，（iv）使用默认先验，以及（v）允许数据包含随机缺失的缺失观测。