Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe: Normal

Diese Funktion erfordert Custom Tables and Advanced Statistics.

Die Prozedur Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe: Normal stellt Optionen für das Durchführen der bayesschen Inferenz für paarige t-Tests mit einer und zwei Stichproben durch Charakterisierung von A-posteriori-Verteilungen bereit. Wenn Sie normale Daten haben, können Sie eine normale A-priori-Verteilung verwenden, um eine normale A-posteriori-Verteilung zu erhalten.

1. Wählen Sie in den Menüs Folgendes aus:

   Analysieren > Bayes-Statistik > Normal Bei Einer Stichprobe

2. Wählen Sie die entsprechenden Testvariablen aus der Liste Verfügbare Variablen. Es muss mindestens eine Variable ausgewählt werden.
   Hinweis: Die Liste der verfügbaren Variablen enthält alle Variablen außer Datums-und Zeichenfolgevariablen.
3. Wählen Sie die gewünschte Bayes-Analyse aus:
   • A-posteriori-Verteilung charakterisieren: Bei Auswahl dieser Option wird die Bayessche Inferenz aus einer Perspektive erstellt, die durch die Charakterisierung von A-posteriori-Verteilungen erreicht wird. Sie können die marginale A-posteriori-Verteilung der relevanten Parameter untersuchen, indem Sie die übrigen störenden Parameter herausintegrieren und außerdem Zuverlässigkeitsintervalle erstellen, um die direkte Inferenz zu zeichnen. Dies ist die Standardeinstellung.
   • Bayes-Faktor schätzen: Bei Auswahl dieser Option wird durch Schätzen von Bayes-Faktoren (eine der bemerkenswerten Methodiken der bayesschen Inferenz) ein natürlicher Quotient zum Vergleichen der marginalen Wahrscheinlichkeiten zwischen einer Nullhypothese und einer Alternativhypothese gebildet.

     Tabelle 1. Häufig verwendete Schwellenwerte zum Definieren der Signifikanz von Nachweisen

     Bayes-Faktor	Nachweiskategorie	Bayes-Faktor	Nachweiskategorie	Bayes-Faktor	Nachweiskategorie
     >100	Extremer Nachweis für H0	1 - 3	Anekdotischer Nachweis für H0	1/30-1/10	Starker Nachweis für H1
     30-100	Sehr starker Nachweis für H0	1	Kein Nachweis	1/100-1/30	Sehr starker Nachweis für H1
     10-30	Starker Nachweis für H0	1/3-1	Anekdotischer Nachweis für H1	1/100	Extremer Nachweis für H1
     3-10	Mäßiger Nachweis für H0	1/10-1/3	Mäßiger Nachweis für H1

     H0: Nullhypothese

     H1: Alternativhypothese

     ¹

     ²

   • Beide Methoden verwenden: Bei Auswahl dieser Option werden beide Inferenzmethoden A-posteriori-Verteilung charakterisieren und Bayes-Faktor schätzen verwendet.
4. Wählen Sie die entsprechenden Einstellungen für Werte für Datenvarianz und Hypothese aus und/oder geben Sie sie ein. Die Tabelle gibt die Variablen wieder, die zurzeit in der Liste Testvariablen enthalten sind. Sobald der Liste Testvariablen Variablen hinzugefügt oder daraus entfernt werden, werden diese Variablen automatisch den Variablenpalten der Tabelle hinzugefügt oder daraus entfernt.
   • Wenn die Liste Testvariablen mindestens eine Variable enthält, werden die Spalten Varianz bekannt und Varianzwert aktiviert.

     Varianz bekannt

     Wählen Sie diese Option für jede Variable aus, wenn die Varianz bekannt ist.

     Varianzwert

     Ein optionaler Parameter, der den Varianzwert für beobachtete Daten angibt, sofern dieser bekannt ist.

   • Wenn die Liste Testvariablen mindestens eine Variable enthält und A-posteriori-Verteilung charakterisieren nicht ausgewählt ist, werden die Spalten Nulltestwert und g-Wert aktiviert.

     Nulltestwert

     Ein erforderlicher Parameter, der den Nullwert in der Bayes-Faktorschätzung angibt. Nur ein Wert ist zulässig und 0 ist der Standardwert.

     g Wert

     Gibt den Wert für die Definition von ψ² = gσ²_x in der Bayes-Faktorschätzung an. Wenn der Varianzwert angegeben wird, nimmt der Wert standardmäßig den Wert 1 an. Wenn der Varianzwert nicht angegeben ist, können Sie einen festen g angeben oder den Wert weglassen, um ihn zu integrieren.

5. Sie können optional auf Kriterien klicken, um die Einstellungen für Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe: Kriterien (Zuverlässigkeitsintervallprozentsatz, Optionen für fehlende Werte und Einstellungen für numerische Methoden) festzulegen, oder auf A-priori-Wahrscheinlichkeiten klicken, um Bayes-Inferenz bei einer Stichprobe: Normale A-priori-Wahrscheinlichkeiten festzulegen. Einstellungen (Typ der A-priori-Wahrscheinlichkeiten, z. B. Inferenzparameter, Mittelwert der gegebenen Varianz oder Genauigkeit).