5 september 2022
Door Iris van Dijk, promovenda bij de Universiteit Utrecht
Tijdens het NtVP Congres ’22 kunnen onderzoekers een masterclass bij prof. dr. Rens van de Schoot volgen, dat in het teken staat van Bayesiaanse statistiek. Rens is hoogleraar bij de afdeling Methoden en Statistiek van de Universiteit Utrecht. Hij vertelt kort wat meer over Bayesiaanse statistiek.
Wat is een verschil tussen Bayesiaanse statistiek ten opzichte van ‘gewone’ of ‘traditionele’ statistiek?
Voor mij is het belangrijkste verschil of je voorkennis mee wilt geven aan je model. Wat weet je al van je correlatie, je t-test, of je complexe structural equation model voordat je de data hebt gezien. Die kennis kan komen van eerdere studies, meta-analyses bijvoorbeeld, maar kan ook komen van expert kennis.
Vaak wordt Bayesiaanse statistiek ingezet omdat een ‘gewoon’ model tegen problemen aan loopt, denk aan issues met een te complex model voor de verzamelde data.
Een klein beetje voorkennis kan het model dan helpen om dan wel goed geschat te kunnen worden.
Niet iedereen is bekend met Bayesiaanse statistiek. Hoe komt dat denk je?
Bayesiaanse statistiek is veel ouder dan de p-waardes en stamt uit de tijd van Napoleon. Maar toen moest alles met de hand uitgerekend worden en zelfs de eerste computers hadden nogal moeite met de berekeningen.
De p-waardes waren veel makkelijker uit te rekenen en grote bedrijven boden meteen heel gebruiksvriendelijke software aan.
Een paar keer klikken en je had je resultaten, super eenvoudig. Tegenwoordig is dat probleem wel opgelost, onze telefoons kunnen berekeningen doen waar computers 5-10 jaar geleden nog moeite mee hadden.
Hoe zou Bayesiaanse statistiek in de klinische psychologie of psychotraumatologie een meerwaarde kunnen vormen?
Je kunt experts vragen om uitspraken te doen over het statistische model en hun onzekerheid daarover in kaart brengen. Dan reken je het prior-data conflict uit om te kijken welke experts dichter bij de data zitten. Dat levert een totaal nieuwe onderzoeksvraag op.
Heb je een voorbeeld van hoe dit in het psychotraumaveld is toegepast?
Ik zal in de masterclass een paar voorbeelden laten zien hoe we eerdere studies hebben gebruikt om een probleem met een kleine dataset op te lossen op het gebied van trajecten van post-traumatische stress na een traumatische ervaring.
En ik laat voorbeelden zien van het prior-data conflict door het eliciteren van priors (jaja!) bij schoolpsychologen, brandwond verpleegkundige en decanen. Spoiler: ze moesten stickers plakken.
Heb je, naast het volgen van jouw masterclass, leestips voor hoe we ons verder kunnen verdiepen in Bayesiaanse statistiek?
Er is ontzettend veel geschreven over Bayesiaanse statistiek, maar ik heb zelf heel veel plezier gehad bij het lezen van het zeer toegankelijke boek “The Theory That Would Not Die: How Bayes' Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy”.
Wil je meer leren over Bayesiaanse statistiek? Meld je dan hier aan voor het NtVP congres en de masterclass.
