从重复测量方差分析设计的最小汇总统计量估计贝叶斯因子
统计方法学
2022-09-20 v4 统计计算
摘要
本文推导了直接从重复测量方差分析设计中产生的最小汇总统计量估计贝叶斯因子的公式。该公式仅需已知统计量、受试者人数以及每名受试者的重复测量次数，基于贝叶斯因子的BIC近似——一种带有线性模型的贝叶斯计算常用默认方法。除提供计算示例外，我报告了一项模拟研究，证明该公式优于近期提出的、考虑重复测量间相关性的更复杂方法。最小BIC方法为研究者提供了一种从最小汇总统计量集估计贝叶斯因子的简便途径，使用户能获得一个强有力的指标，用以估计自身数据及已发表研究中所报告数据的证据价值。
引用
@article{arxiv.1905.05569,
title = {Estimating Bayes factors from minimal summary statistics in repeated measures analysis of variance designs},
author = {Thomas J. Faulkenberry},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05569},
year = {2022}
}