Especificando o tamanho do efeito anterior na metanálise

Minha pergunta diz respeito aos anteriores dos tamanhos dos efeitos, no meu projeto a medida é o de Cohen . Ao ler a literatura, parece que vagas vagas são frequentemente usadas, como no conhecido exemplo de oito escolas de uma meta-análise bayesiana hierárquica. No exemplo das oito escolas, vi um anterior vago usado para a estimativa de mu, como μ θ ∼ normal ( 0 , 100 ) .$D$$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, 100)$

Minha disciplina é psicologia, onde os tamanhos dos efeitos geralmente são pequenos. Como tal, eu estava pensando em usar isso antes: . Minha lógica para um prior tão apertado é que, pelo meu entendimento dos anteriores, estou colocando uma probabilidade 95% anterior de que μ θ está entre -1 a 1, deixando uma probabilidade 5% anterior de efeitos maiores que -1 ou 1.$\mu_{\theta} \sim \operatorname{normal}(0, .5)$$\mu_{\theta}$

Como raramente são efeitos tão grandes, isso é justificável anteriormente?

Como raramente são efeitos tão grandes, isso é justificável anteriormente?

Eu acho que seus priores estão bem, desde que você possa defendê-los com argumentos extra-estatísticos (por exemplo, olhando para trabalhos estabelecidos na literatura acadêmica psicológica).

No entanto, certifique-se de executar também uma análise de sensibilidade usando priors menos informativos, para verificar se sua distribuição posterior depende muito de suas suposições. Se for esse o caso, com descobertas semelhantes em termos de direção e magnitude do efeito, seus resultados parecerão muito mais robustos e válidos.