Considere la siguiente situación: Un Estudio compara dos grupos y encuentra una diferencia de medias con un tamaño del efecto d = .8 (p<.05). Estudio B es una réplica directa, y se encuentra un efecto en la misma dirección de d = .3 (p < .05).
A partir de un NHST perspectiva, no hay una sola/ respuesta simple a la pregunta "¿de Estudio B replicar los resultados de Un Estudio?". Asendorpf et al. (2012) resume de la siguiente manera:
"Dado que no hay un único método para establecer la posibilidad de repetición es sin límites, sin embargo, el uso de múltiples estrategias inferenciales [...] es un enfoque mejor. En la práctica, esto significa que se resumen los resultados por responder a cuatro preguntas: (a) realizar los estudios están de acuerdo acerca de la dirección de efecto? (b) ¿Cuál es el patrón de la significación estadística? (c) Es el tamaño del efecto de los estudios posteriores dentro de la CI en el primer estudio? (d) Que las facetas del diseño debe ser considerado fijo factores, y que factores aleatorios?".
Eso significa, que no hay una sola respuesta para la pregunta "este estudio Ha sido replicado?" (ver también Sanjay Srivastava en el blog de Lo que cuenta como un éxito o error de la replicación?).
Ahora me pregunto: ¿hay probablemente un simple(r) respuesta de un Bayesiano punto de vista? Kruschke (2010) describe un "acumulativa de probabilidad de replicación", que tiene el real de la distribución posterior de Un Estudio como el anterior para los datos simulados, que a continuación se da una respuesta en la probabilidad de la repetición de una determinada decisión de Un Estudio (por ejemplo, un modelo Bayesiano de comparación).
En mi escenario, sin embargo, tenemos ya dos Estudios llevados a cabo.
Ahora aquí está mi pregunta: ¿hay alguna manera de alimentar a Un Estudio de la parte posterior como la información en el Estudio B de los resultados y encontrar una respuesta a la pregunta "Es el Estudio B de una réplica de Un Estudio?"? ¿Cómo pudo una respuesta?
(Como yo estoy interesado, pero hasta ahora inexpertos en Bayesiano estadísticas, mi descripción de la situación puede ser totalmente equivocada ...)
Asendorpf. (2012). Recomendaciones para aumentar la posibilidad de repetición en psicología. Revista europea de Personalidad.
Kruschke, J. K. (2010). Bayesiano de análisis de datos. Wiley Interdisciplinario Comentarios: La Ciencia Cognitiva, 1(5), 658-676. doi:10.1002/wcs.72
