La necessità di un'analisi di potenza in una sperimentazione clinica, ad esempio, è quella di essere in grado di calcolare / stimare quanti partecipanti reclutare per avere la possibilità di trovare un effetto terapeutico (di una determinata dimensione minima) se esiste. Non è possibile reclutare un numero infinito di pazienti, in primo luogo a causa di vincoli temporali e in secondo luogo a causa di vincoli di costo.
Quindi, immagina di adottare un approccio bayesiano per detto studio clinico. Sebbene in teoria siano possibili priori piatti, la sensibilità al priore è consigliabile comunque poiché, sfortunatamente, è disponibile più di un priore piatto (il che è strano ora sto pensando, poiché in realtà dovrebbe esserci solo un modo per esprimere la totale incertezza).
Quindi, immagina che, inoltre, facciamo un'analisi di sensibilità (il modello e non solo il precedente sarebbe anche sotto esame qui). Ciò implica la simulazione da un modello plausibile per "la verità". Nelle statistiche classiche / frequentiste, ci sono quattro candidati per "la verità" qui: H0, mu = 0; H1, mu! = 0 dove si osservano o con errore (come nel nostro mondo reale) o senza errore (come nel mondo reale non osservabile). Nelle statistiche bayesiane, ci sono due candidati per "la verità" qui: mu è una variabile casuale (come nel mondo reale non osservabile); mu è una variabile casuale (come nel nostro mondo reale osservabile, dal punto di vista di un individuo incerto).
Quindi dipende davvero da chi stai cercando di convincere A) dal processo e B) dall'analisi della sensibilità. Se non fosse la stessa persona, sarebbe abbastanza strano.
Ciò che è effettivamente in questione è un consenso su ciò che è la verità e su ciò che prova prove tangibili. La base condivisa è che nel nostro vero mondo osservabile sono osservabili le distribuzioni di probabilità di firma che hanno in qualche modo evidentemente qualche verità matematica di fondo che sembra essere così per caso, o è in base alla progettazione. Mi fermerò qui perché questa non è una pagina di arti, ma piuttosto una pagina di scienza, o questa è la mia comprensione.