Abstract: C'è un crescente interesse per i potenziali benefici dell'applicazione della stima bayesiana per modelli multilivello di dati SCED. Studi metodologici hanno dimostrato che la stima bayesiana risolve i problemi di convergenza, può essere adeguata per il piccolo campione e può migliorare l'accuratezza delle componenti della varianza. Nonostante i potenziali vantaggi, la mancanza di accessibilità ai codici software rende difficile per i ricercatori applicati implementare la stima bayesian ...; [Read more...]
C'è un crescente interesse per i potenziali benefici dell'applicazione della stima bayesiana per modelli multilivello di dati SCED. Studi metodologici hanno dimostrato che la stima bayesiana risolve i problemi di convergenza, può essere adeguata per il piccolo campione e può migliorare l'accuratezza delle componenti della varianza. Nonostante i potenziali vantaggi, la mancanza di accessibilità ai codici software rende difficile per i ricercatori applicati implementare la stima bayesiana nei loro studi. Lo scopo di questo articolo è illustrare un modo fattibile per implementare la stima bayesiana utilizzando il software OpenBUGS per analizzare un modello SCED complesso in cui la variabilità e l'autocorrelazione all'interno dei partecipanti possono differire tra i casi. Utilizzando i dati estratti da uno studio pubblicato, viene fornita una guida passo passo per l'analisi dei dati utilizzando il software OpenBUGS, tra cui (1) la specifica del modello, (2) le distribuzioni precedenti, (3) l'inserimento dei dati, (4) il modello stima, (5) criteri di convergenza e (6) inferenze e interpretazioni a posteriori. Vengono forniti i codici completi per l'analisi.
