الاستدلال البايزي وتحديث المعرفة بالبيانات

هذه قراءة تطبيقية في اختيار الإجراء الإحصائي وتوثيق افتراضاته وليست عرضًا لنتائج دراسة ميدانية، وينبغي أن تبقى مسؤولية تفسير البيانات وتقرير حدود التعميم لدى الباحث ومشرفه

المسألة البحثية ومتى تبرز الحاجة إليها

تقوم المقاربة البايزية على الجمع بين توزيع سابق ومعطيات البيانات للحصول على توزيع لاحق، ويختلف التفسير الاحتمالي الناتج عن الفترات التكرارية التقليدية

الإجراء التطبيقي وضبط جودته

يوضح الباحث اختيار التوزيع السابق وأسبابه ويفحص حساسية النتائج لبدائل معقولة، ثم يقدم التوزيع اللاحق وفترات المصداقية وفحوص ملاءمة النموذج وتقارب السلاسل عند استخدام المحاكاة

مثال جامعي يوضح القرار

في بحث تجريبي صغير يمكن بناء نموذج لمقدار أثر تدريبي مع توزيع سابق ضعيف المعلومات، ثم فحص مدى تبدل النتيجة إذا استُخدمت سوابق مختلفة تستند إلى نتائج منشورة

ما لا يجوز استنتاجه من النتائج

لا يجعل استخدام البايزية البيانات الصغيرة كافية آليًا، وقد يتحكم السابق في النتيجة بقوة، لذلك يعد الإعلان عن السابق والتحقق من الحساسية شرطًا للشفافية

ولا يكتمل تقرير التحليل حتى تبين العلاقة بين السؤال والاختبار والافتراضات والتقديرات والقيود كما يقتضي التصميم المحدد.

معيار إضافي للتحقق من سلامة القرار

يمكن للدراسة أن تقدم احتمال تجاوز الأثر عتبة ذات أهمية تعليمية إذا سمح النموذج والتوزيع اللاحق بذلك، لكن على الباحث إعلان التوزيع السابق ومبرره قبل رؤية البيانات وإجراء تحليل حساسية، كما ينبغي مراقبة تقارب سلاسل المحاكاة وتقدير حجم العينة الفعال بدل نشر ملخص لاحق من تشغيل غير مستقر

المراجع العلمية والنظامية

1. StataCorp، عرض المنهجيات والقدرات الإحصائية لبرنامج Stata
2. جامعة ولاية بنسلفانيا، تصميم التجارب السريرية وتحليلها