Yani, sık kullanılan yöntemlerle sıralı analiz yapmak (önceden ne kadar veri toplayacağınızı bilmiyorsunuz) özel bakım gerektirir; p değeri yeterince küçülene veya bir güven aralığı yeterince kısa olana kadar veri toplayamazsınız.
Fakat Bayes analizi yaparken bu bir endişe kaynağı mıdır? Güvenilir bir aralık yeterince küçük hale gelene kadar veri toplamak gibi işleri özgürce yapabilir miyiz?
1
Bağlı olmak. Genelde sorun olmayan belirli bir miktarda bilginiz olana kadar veri toplarsanız, Bayes veya sık sık olun. Sık çalışma özellikleri ile ilgileniyorsanız (örn. Güvenilir aralıklar için kapsama olasılıkları, tip 1 hatası), örneğin güvenilir aralığın hiçbir etkisi olmadığı zaman durdurulması bir konudur.
—
Björn
@ Björn Bu bağlamda "belirli miktarda bilginin" ne anlama geldiğini açıklayabilir misiniz? Ve ardışık bayes testiyle sabit tip 1 hata oranlarını alamasak bile, yine de "izin" miyiz? Bir Bayes analizinde her zamanki gibi iddiaları güvenle yapabilir miyiz? (yani, bir parametrenin olasılık dağılımı hakkındaki açıklamalar)
—
Alec
Belirli miktarda bilgi = örn. Fisher bilgisi (örneğin belirli sayıda vakaya kadar hayatta kalma analizi için). İkinci soru için: evet, örnekleme olasılığınızı yansıtan olasılığı kullanırsanız (ieeg yansıtır, bu durumda daha fazla veri toplamayı bırakmış olursunuz). Hayır, doğru olasılığın ne olduğunu görmezden gelirseniz (ve sadece standart normal bir olasılık kullanın).
—
Björn
Ah, şimdi görüyorum, bu yüzden sorun gerçekten sanırım. Durdurma kuralı, gelecekteki gözlemleri koşullu olarak öncekilere bağımlı hale getirir.
—
Alec
@Bjorn Bir Bayes analizi için benzerlik işlevinde bir durdurma kuralını dikkate alan herhangi bir referans biliyor musunuz?
—
Alec