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2020
- handle: 10670/1.t0i6mi
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Mots-clés
facteur de Bayes analyse de la variance JASP distribution postérieure test d’hypothèse tutoriel Bayes factor analysis of variance JASP posterior distribution hypothesis test tutorialCiter ce document
Don van den Bergh et al., « A Tutorial on Conducting and Interpreting a Bayesian ANOVA in JASP », L’Année psychologique, ID : 10670/1.t0i6mi
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Résumé
L’analyse de variance (ANOVA) est la procédure standard utilisée pour l’inférence statistique dans les plans factoriels. En règle générale, les analyses de variance sont exécutées à l’aide de statistiques fréquentistes, où les valeurs p déterminent la significativité statistique en termes de « tout ou rien ». Ces dernières années, l’approche bayésienne de la statistique inférentielle est de plus en plus considérée comme une alternative légitime à la valeur p. Toutefois, l’adoption généralisée des statistiques bayésiennes, et en particulier de l’ANOVA bayésienne, est limitée par le fait que les concepts bayésiens sont rarement enseignés dans les cours de statistiques appliquées. Par conséquent, les utilisateurs peuvent ne pas savoir comment effectuer une ANOVA bayésienne et en interpréter les résultats. Nous fournissons ici un guide pour réaliser et interpréter une ANOVA bayésienne avec JASP, un logiciel statistique open-source ayant une interface utilisateur graphique. Nous expliquons les concepts clés de l’ANOVA bayésienne à l’aide de deux exemples empiriques.