A Tutorial on Conducting and Interpreting a Bayesian ANOVA in JASP

Abstract Fr En

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.

Analysis of variance (ANOVA) is the standard procedure for statistical inference in factorial designs. Typically, ANOVAs are executed using frequentist statistics, where p-values determine statistical significance in an all-or-none fashion. In recent years, the Bayesian approach to statistics is increasingly viewed as a legitimate alternative to the p-value. However, the broad adoption of Bayesian statistics—and Bayesian ANOVA in particular—is frustrated by the fact that Bayesian concepts are rarely taught in applied statistics courses. Consequently, practitioners may be unsure how to conduct a Bayesian ANOVA and interpret the results. Here we provide a guide for executing and interpreting a Bayesian ANOVA with JASP, an open-source statistical software program with a graphical user interface. We explain the key concepts of the Bayesian ANOVA using two empirical examples.

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