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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 22 - 33 (12page)
- DOI
- 10.20879/acr.2021.18.1.22
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Bayesian modeling has received little attention in quantitative methods courses in the social sciences, where the frequentist or null hypothesis significance testing (NHST) approach prevails. We believe our students need exposure to the basic concepts of Bayesian modeling as it (a) better corresponds to the manner in which scientific theories advance and (b) provides the fundamentals for many current state-of-the-art methods of data science including machine learning. This paper proposes a class activity whereby students can learn how Bayesian analysis works to produce information about predictions and how it differs from NHST. During the activity, students evaluate twenty pieces of evidence to assess the probability for a fictitious suspect to be innocent (H₀) or guilty (H₁), first using NHST and then the Bayesian approach.
목차
ABSTRACT
Gaining Balance in Quantitative Methods Education
Comparing NHST and Bayesian Modeling
Intended Lessons
Description of Activity
First Session: NHST and Bayesian Modeling Overview
Second Session: The Activity
NHST Activity
Bayesian Activity
Results From Mock Data
Debriefing
Limitations and Activity Adaptations
Appraisal
REFERENCES
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
David R. Anderson / 2000 / Null Hypothesis Testing: Problems, Prevalence, and an Alternative / The Journal of Wildlife Management 64(4):912~923
M. J. Bárcena / 2019 / A Web Simulator to Assist in the Teaching of Bayes’ Theorem / Journal of Statistics Education 27(2):68~78
undefined / 1763 / LII. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. By the late Rev. Mr. Bayes, F. R. S. communicated by Mr. Price, in a letter to John Canton, A. M. F. R. S / Philosophical Transactions of the Royal Society of London 53:370~418
Franklin J. Boster / 2002 / On Making Progress in Communication Science / Human Communication Research 28(4):473~490
Jacob Cohen / 1990 / Things I have learned (so far). / American Psychologist 45(12):1304~1312
M. J. Bárcena / 2019 / A Web Simulator to Assist in the Teaching of Bayes’ Theorem / Journal of Statistics Education 27(2):68~78
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Franklin J. Boster / 2002 / On Making Progress in Communication Science / Human Communication Research 28(4):473~490
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