贝叶斯t检验假设

Question

下午好，

我知道，传统的独立t检验假设方差齐性（即，在组相等的方差）和残差的正常性。

他们通常使用levene的方差齐性检验和shapiro-wilk检验和qqplots进行正态性假设检验。

我必须检查贝叶斯独立t检验的哪些统计假设？我怎么可以用R和R来检查他们？

Answer 1

对于想要运行的任何测试，找到公式并使用后续绘制的参数（例如方差参数和公式所需的任何回归系数）插入。在后验画法上迭代公式将为您提供测试统计量的一系列值，您可以通过这些值获取平均值，并通过sd得到标准偏差（不确定性估计值）。

而繁荣，你就完成了。

Answer 2

可能有非参数贝叶斯t检验。但通常，贝叶斯t检验是参数化的，因此他们假定相关的总体方差相等。如果你可以从t检验中获得一个t值（对于你喜欢的任何软件包的t检验类型只是一个常规的t检验），使用levene的检验（不要以任何方式认为它是一个可靠的测试，记住它使用p值），那么你可以做一个贝叶斯t检验。但请记住，贝叶斯t检验要求传统的观测建模（似然性）以及感兴趣参数的适当先验。

强烈建议根据效应大小（特别是标准化的平均差异效应大小）对t检验进行重新参数化。也就是说，你关注的是t检验中由贝叶斯估计的效应大小，而不是t检验中的其他参数。如果您选择通过t检验来估算效应量，那么一个非常易于使用的免费在线贝叶斯t检验软件是THIS ONE HERE（可能是最方便用户的包装之一，请注意，此软件使用之前的cauchy由任何类型的t检验产生的效应大小）。最后，既然你想做一个贝叶斯t检验，我会建议你把注意力集中在挑选一个合适的/可以理解的/有意义的事先而不是Levenes的检验上。没有一个测试能够真正显示样本数据可能来自两个种群（在你的情况下），如果数据很丰富，它们的变异是否相同。请注意，样本数据可能来自具有相同方差的群体本身的问题是推理（贝叶斯或非贝叶斯）问题。