从上一期开始，我们已进入到贝叶斯统计的内容。本期将重点关注贝叶斯因子(Bayes factor)的应用。
在过去25年中，贝叶斯因子在假设检验和模型选择中的使用受到了越来越多的关注。本篇文章将聚焦贝叶斯因子在心理学研究中的应用，围绕六个方面进行讨论，包括：零假设(null hypothesis)、区间假设(interval hypothesis)、信息性假设(informative hypothesis)的贝叶斯估计，以及贝叶斯证据合成(Bayesian evidence synthesis)、贝叶斯变量选取和模型平均(Bayesian variable selection and model averaging)和认知模型的贝叶斯估计(Bayesian evaluation of cognitive models)。本文将通过具体实例介绍每种应用的详细情况。
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Heck, D. W., Boehm, U., Böing-Messing, F., Bürkner, P.-C., Derks, K., Dienes, Z., Fu, Q., Gu, X., Karimova, D., Kiers, H. A. L., Klugkist, I., Kuiper, R. M., Lee, M. D., Leenders, R., Leplaa, H. J., Linde, M., Ly, A., Meijerink-Bosman, M., Moerbeek, M., … Hoijtink, H. (2023). A review of applications of the Bayes factor in psychological research. Psychological Methods, 28(3), 558–579. https://doi.org/10.1037/met0000454
报告人
刘伟彪（南京师范大学）
张融（华南师范大学）
主持人
时 间
北京时间（UTC+8）：2024年11月3日（星期日）20:00-21:00
欧洲中部时间（CEST）：2024年11月3日（星期日）13:00-14:00
北美东部时间（EST/EDT）：2024年11月3日（星期日）07:00-08:00
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OpenMinds 3.0 简介
OpenMinds 3.0 将首先简要介绍心理学中的“可重复性危机”、“测量危机”、“理论危机”和“可推广性危机”，从多个方面和大家探讨心理学等学科发展的机遇。其次，OpenMinds 3.0 将重点关注 NHST（Null Hypothesis Significance Testing）的局限性及其误用，探讨 NHST 统计方法的基础概念，初步了解贝叶斯统计分析方法，并将其与传统频率论统计方法进行对比。希望这一系列讨论能够帮助参与者提升统计素养，在实践研究中更加合理地选择适当的统计方法。
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