メタ分析での効果サイズの事前指定

私の質問は、エフェクトサイズの事前分布に関するものです。私のプロジェクトでは、尺度はCohenのです。文献を読むことで、よく知られている8つの学校の階層的なベイジアンメタ分析の例のように、あいまいな事前定義がよく使用されるようです。8校の例では、私のような、ムーの推定に使用漠然と前を見てきました μ θ〜ノーマル（0 、100 ）。$D$$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, 100)$

私の専門分野は心理学で、通常、効果のサイズは小さいです。そのため、私はこの前を使用して検討していた：。前、このような厳しいための私の根拠は、事前分布の私の理解から、私はことを95％の事前確率置いています、つまりμ θが間-1 1に、その-1または1大きい影響については5％事前確率を残しているし。$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, .5)$$\mu_{\theta}$

効果がこれほど大きいことはめったにありませんが、これは正当なものですか？

効果がこれほど大きいことはめったにありませんが、これは正当なものですか？

統計的な議論で防御できる限り（たとえば、心理学の学術文献で確立された作品を見ることによって）、事前確率は問題ないと思います。

ただし、情報量の少ない事前分布を使用して感度分析も実行し、事後分布が仮定に過度に依存していないかどうかを確認してください。これが当てはまる場合、効果の方向と大きさの点で同様の調査結果があれば、結果ははるかに堅牢で有効に見えます。