Hierarchical Graphical Bayesian Models in Psychology

Autores
Campitelli, Guillermo Jorge; Macbeth, Guillermo Eduardo
Año de publicación
2014
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El mejoramiento de los métodos gráficos en la investigación en psicología puede promover su uso y una mejor compresión de su poder de expresión. La aplicación de modelos Bayesianos gráficos jerárquicos se ha vuelto más frecuente en la investigación en psicología. El objetivo de este trabajo es introducir sugerencias para el mejoramiento de los modelos Bayesianos gráficos jerárquicos en psicología. Este conjunto de sugerencias se apoya en la descripción y comparación entre los dos enfoques principales con el uso de notación y pictogramas de distribución. Se concluye que la combinación de los aspectos relevantes de ambos puede mejorar el uso de los modelos Bayesianos gráficos jerárquicos en psicología.
The improvement of graphical methods in psychological research can promote their use and a better comprehension of their expressive power. The application of hierarchical Bayesian graphical models has recently become more frequent in psychological research. The aim of this contribution is to introduce suggestions for the improvement of hierarchical Bayesian graphical models in psychology. This novel set of suggestions stems from the description and comparison between two main approaches concerned with the use of plate notation and distribution pictograms. It is concluded that the combination of relevant aspects of both models might improve the use of powerful hierarchical Bayesian graphical models in psychology.
Fil: Campitelli, Guillermo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Edith Cowan University; Australia
Fil: Macbeth, Guillermo Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Educación; Argentina
Materia
Cognición estadística
Estadística Bayesiana
Estadística visual
Modelos gráficos
Modelos jerárquicos
Psicología
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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The improvement of graphical methods in psychological research can promote their use and a better comprehension of their expressive power. The application of hierarchical Bayesian graphical models has recently become more frequent in psychological research. The aim of this contribution is to introduce suggestions for the improvement of hierarchical Bayesian graphical models in psychology. This novel set of suggestions stems from the description and comparison between two main approaches concerned with the use of plate notation and distribution pictograms. It is concluded that the combination of relevant aspects of both models might improve the use of powerful hierarchical Bayesian graphical models in psychology.
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