Inférence statistique bayésienne pour la recherche psychologique.

Les statistiques bayésiennes, un point de vue actuellement controversé concernant l'inférence statistique, reposent sur une définition de la probabilité comme une mesure particulière des opinions de personnes idéalement cohérentes. L'inférence statistique est la modification de ces opinions à la lumière des preuves, et le théorème de Bayes spécifie comment ces modifications doivent être effectuées. Les outils des statistiques bayésiennes incluent la théorie des distributions spécifiques et le principe de l'estimation stable, qui précise quand les opinions préalables réelles peuvent être satisfaisamment approximées par une distribution uniforme. Une caractéristique commune de nombreux tests classiques de significativité est qu'une hypothèse nulle pointue est comparée à une hypothèse alternative diffuse. Souvent, des preuves qui, pour un statisticien bayésien, soutiennent de manière frappante l'hypothèse nulle, conduisent au rejet de cette hypothèse par les procédures classiques standards. Le principe de vraisemblance mis en avant dans les statistiques bayésiennes implique, entre autres, que les règles régissant l'arrêt de la collecte des données sont sans importance pour l'interprétation des données. Il est tout à fait approprié de collecter des données jusqu'à ce qu'un point ait été prouvé ou réfuté, ou jusqu'à ce que le collecteur de données manque de temps, d'argent ou de patience.