全贝叶斯显著性检验与 e 值——基础、理论及在认知科学中的应用
统计方法学
2020-06-08 v1
摘要
假设检验是心理学研究与认知科学中的核心统计方法。尽管零假设显著性检验（NHST）的问题已被广泛讨论，但鲜有吸引人的替代方案。在本文中，我们提供一个关于全贝叶斯显著性检验（FBST）与 e 值的教程，e 值是一种完全贝叶斯化的、替代依赖 p 值的传统显著性检验的方法。FBST 是一种可应用于多个领域的先进方法学流程。在本教程中，我们以心理学研究中两种广泛使用的统计方法为例展示如何在实践中使用 FBST，为研究者提供如何开展该检验的明确指南，并提供可复现所有结果的 R 代码。FBST 是一种已被明确证明优于频率派显著性检验的创新方法。然而，据我们所知，它迄今尚未在心理科学中使用，应能引起心理学与认知科学广大研究人员的广泛兴趣。
引用
@article{arxiv.2006.03334,
title = {The Full Bayesian Significance Test and the e-value -- Foundations, theory and application in the cognitive sciences},
author = {Riko Kelter and Julio Michael Stern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03334},
year = {2020}
}