Chapitre 13. L'inférence
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Lorsque les gens comparent l'inférence bayésienne aux approches conventionnelles, l'une des questions qui revient le plus souvent est du type : "Qu'en est-il des valeurs p ?" Et l'un des exemples les plus courants est la comparaison de deux groupes pour voir s'il y a une différence entre leurs moyennes.
Dans l'inférence statistique classique, l'outil habituel pour ce scénario est un test t de Student, et le résultat est unevaleur p. Ce processus est un exemple detest de signification de l'hypothèse nulle.
Une alternative bayésienne consiste à calculer la distribution postérieure de la différence entre les groupes. Nous pouvons ensuite utiliser cette distribution pour répondre aux questions qui nous intéressent, y compris la taille la plus probable de la différence, un intervalle crédible susceptible de contenir la vraie différence, la probabilité de supériorité ou la probabilité que la différence dépasse un certain seuil.
Pour démontrer ce processus, je vais résoudre un problème emprunté à un manuel de statistiques : évaluer l'effet d'un "traitement" éducatif par rapport à un contrôle.
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Nous utiliserons les données d'unethèse de doctorat en psychologie de l'éducationécrite en 1987, qui a été utilisée comme exemple dans un manuel de statistiques de 1989 et publiée sur DASL, une page Web qui ...
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