Określanie wcześniej wielkości efektu w metaanalizie

Moje pytanie dotyczy priorów co do wielkości efektów, w moim projekcie miarą jest Cohena . Czytając literaturę, często wydaje się, że niejasne są przeory, na przykład w dobrze znanym ośmiu szkołach przykład hierarchicznej metaanalizy bayesowskiej. W przykładzie z ośmiu szkół widziałem niejasny wcześniej używany do oszacowania mu, taki jak μ θ ∼ normalny ( 0 , 100 ) .$D$$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, 100)$

Moją dyscypliną jest psychologia, w której rozmiary efektów są zwykle małe. Jako taki, rozważałem użycie tego wcześniejszego: . Moim uzasadnieniem dla tak ciasnego przeora jest to, że z mojego zrozumienia priorytetów stawiam 95% wcześniejsze prawdopodobieństwo, że μ θ wynosi od -1 do 1, pozostawiając 5% wcześniejsze prawdopodobieństwo dla efektów większych niż -1 lub 1.$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, .5)$$\mu_{\theta}$

Ponieważ bardzo rzadko efekty są tak duże, czy jest to uzasadnione wcześniej?

Ponieważ bardzo rzadko efekty są tak duże, czy jest to uzasadnione wcześniej?

Myślę, że twoje priorytety są w porządku, o ile możesz ich bronić argumentami pozatatystycznymi (np. Patrząc na ustalone prace w psychologicznej literaturze naukowej).

Pamiętaj jednak o przeprowadzeniu analizy wrażliwości przy użyciu mniej pouczających priorów, aby sprawdzić, czy twój rozkład tylny zbyt mocno opiera się na twoich założeniach. Jeśli tak jest w przypadku podobnych ustaleń pod względem kierunku i wielkości efektu, wyniki będą wyglądać na bardziej solidne i aktualne.