The Sceptical Bayes Factor for the Assessment of Replication Success
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论跨研究的贝叶斯证据与可重复性评估，社会科学案例不足以将通用统计方法归入所列经济细分领域。
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用于评估重复研究成功的怀疑贝叶斯因子
- 研究问题
- 如何综合原研究和重复研究的证据强度与效应估计相容性，建立可操作的重复成功标准，而不只看两次结果是否显著？
- 方法与思路
- 作者结合逆向贝叶斯分析与假设检验，构造使原发现不再有说服力的怀疑先验，并用重复数据将其与支持先验进行比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称怀疑贝叶斯因子同时要求两项研究具有充分反零假设证据，并惩罚效应估计不相容；另分析渐近性质、错误率与案例。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对两类先验的构造、重复成功判定层级、因子存在与计算条件，以及错误率分析和案例比较采用的基准。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；先验设定、判定条件与错误率数值未提供，作者所述优势不能据此推广至所有重复研究。
原文摘要
Abstract Replication studies are increasingly conducted but there is no established statistical criterion for replication success. We propose a novel approach combining reverse-Bayes analysis with Bayesian hypothesis testing: a sceptical prior is determined for the effect size such that the original finding is no longer convincing in terms of a Bayes factor. This prior is then contrasted to an advocacy prior (the reference posterior of the effect size based on the original study), and replication success is declared if the replication data favour the advocacy over the sceptical prior at a higher level than the original data favoured the sceptical prior over the null hypothesis. The sceptical Bayes factor is the highest level where replication success can be declared. A comparison to existing methods reveals that the sceptical Bayes factor combines several notions of replicability: it ensures that both studies show sufficient evidence against the null and penalises incompatibility of their effect estimates. Analysis of asymptotic properties and error rates, as well as case studies from the Social Sciences Replication Project show the advantages of the method for the assessment of replicability.