De Bayesiaanse benadering

In praktijkgericht onderzoek wordt vaak gebruik gemaakt van numerieke data, zoals scores op vragenlijsten of andere meetresultaten. Daarnaast is er doorgaans al kennis aanwezig bij de onderzoekers, bv. gebaseerd op theoretische inzichten of eerder onderzoek. Met behulp van een Bayesiaanse statistische analyse kan dan de reeds aanwezige kennis gecombineerd worden met de meest recente kwantitatieve gegevens, om tot een statistisch verantwoorde conclusie te komen.
Dit boek biedt een eerste kennismaking met de grondgedachte, de principes en de basistechnieken van Bayesiaanse statistiek. Daarbij gaat het om een informele, op concrete voorbeelden berustende, uitleg op elementair niveau waarbij zo veel mogelijk een relatie gelegd wordt met praktijkgericht onderzoek.
Na een inleiding in de verschillende benaderingen van het kansbegrip in de klassieke (of frequentistische) en de Bayesiaanse benadering, worden beide benaderingen uitgewerkt. Daarna komt de procedure voor het toetsen van een hypothese binnen beide benaderingen aan de orde. Het laatste hoofdstuk is gewijd aan de rol van Monte Carlo-simulaties binnen de Bayesiaanse statistiek. Daarbij wordt, net als in de overige hoofdstukken, gebruik gemaakt van de programmeertaal R die veel ingebouwde statistische functies kent. Dit opensourcepakket is kosteloos te downloaden via www.r-project.org.
Het boek gaat uit van basiskennis op het niveau van een inleidende cursus statistiek en van enige kennis van integraalrekening en matrices. 

Over de auteur
Drs. Rob Flohr is econoom, filosoof en wiskundedocent. Hij is verbonden aan Stenden Hogeschool in Leeuwarden.