Как получить значение (из предыдущих данных) для использования в качестве rscale (в новых данных) в пакете BayesFactor? - PullRequest
0 голосов
/ 16 февраля 2019

Если в первом эксперименте у меня есть переменные var1a и var2a, я хочу получить апостериор из этих данных, которые будут использоваться с пакетом BayesFactor в качестве rscale (предыдущий) для второго эксперимента с аналогичными переменными var1b иvar2b.Вопрос в том, как мне получить это значение, используя R (возможно, с пакетом BayesFactor)?

Как я понимаю, r-шкала должна в основном иметь то же значение, что и ожидаемое значение Коэна d (т. Е. Стандартизированная средняя разницана основании предыдущего результата).Имея это в виду, я ввожу следующий код:

library(MBESS)
library(BayesFactor)

var1 = c(9,8,6,7,8,6,5,7,8,8)
var2 = c(3,4,5,6,7,5,3,2,4,5)

ttest = t.test(var1, var2, paired=T)
ci.sm(ncp = ttest$statistic, N = length(var1), conf.level = .95)$Standardized.Mean # this gives effect size as d = 1.494293   

Теперь вместо новых данных я использую это значение для тех же переменных, что и тест (как если бы второй эксперимент точно повторил первый).

as.vector( ttestBF(var1, var2, paired = T, rscale = 1.494293) ) # with actual effect size as r-scale, BF = 43.78086 

Я бы тогда ожидал, что пик BF находится в этой точке, поэтому 43,78086.

Однако, когда я проверяю другие значения, пик на самом деле, когда я даю r-шкалу на отметке 1,30:

as.vector( ttestBF(var1, var2, paired = T, rscale = 1.50) ) # smaller: 43.7633
as.vector( ttestBF(var1, var2, paired = T, rscale = 1.30) ) # larger: 44.07731 
as.vector( ttestBF(var1, var2, paired = T, rscale = 1.25) ) # again smaller: 44.03929 

Так что, как я понимаю, это не правильный априор.

...