El análisis bayesiano es la matemática de la reasignación de credibilidad de una manera lógica coherente y precisa a través de las posibilidades de que un evento ocurra. Las posibilidades que son consistentes con los datos obtienen más credibilidad y viceversa. En la estadística bayesiana, es posible contrastar más de dos hipótesis a la vez, los gráficos explican la precisión en cada parámetro con las respectivas diferencias y el tamaño del efecto (no solamente puntos estimados con valores de intervalos de confianza). En la estadística frecuentista, el tamaño muestral, o el número de pacientes perdidos durante el seguimiento, influyen notablemente en los resultados, este problema no se presenta en los análisis bayesianos. Además, es un modelo robusto frente a los valores atípicos (Kruschke J).
La colección tiene artículos publicados, trabajos presentados en congresos y tesis, que se ha realizado utilizando métodos bayesianos
Main image credit: | Metaanálisis bayesiano, publicado en: Clinical, radiological and laboratory characteristics of pediatric patients with COVID-19: Living systematic review. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v69n1.90222 |
ScienceOpen disciplines: | Pediatrics, Biostatistics |
Keywords: | Bioestadística, Pediatría, Neonatología, Inmunología, Dermatitis atópica |
DOI: | 10.14293/S2199-1006.1.SOR-MED.CL5Q3KI.v1 |