A Tutorial on Analyzing Ecological Momentary Assessment Data in Psychological Research With Bayesian (Generalized) Mixed-Effects Models

贝叶斯概率 广义线性混合模型 生态学 混合模型 贝叶斯统计 心理学 计算机科学 贝叶斯推理 数据科学 机器学习 人工智能 生物
作者
Jonas Dora,Connor McCabe,Caspar J. Van Lissa,Katie Witkiewitz,Kevin M. King
出处
期刊:Advances in methods and practices in psychological science [SAGE Publishing]
卷期号:7 (1) 被引量:4
标识
DOI:10.1177/25152459241235875
摘要

In this tutorial, we introduce the reader to analyzing ecological momentary assessment (EMA) data as applied in psychological sciences with the use of Bayesian (generalized) linear mixed-effects models. We discuss practical advantages of the Bayesian approach over frequentist methods and conceptual differences. We demonstrate how Bayesian statistics can help EMA researchers to (a) incorporate prior knowledge and beliefs in analyses, (b) fit models with a large variety of outcome distributions that reflect likely data-generating processes, (c) quantify the uncertainty of effect-size estimates, and (d) quantify the evidence for or against an informative hypothesis. We present a workflow for Bayesian analyses and provide illustrative examples based on EMA data, which we analyze using (generalized) linear mixed-effects models to test whether daily self-control demands predict three different alcohol outcomes. All examples are reproducible, and data and code are available at https://osf.io/rh2sw/. Having worked through this tutorial, readers should be able to adopt a Bayesian workflow to their own analysis of EMA data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
尊敬寒松发布了新的文献求助10
1秒前
研友_Lw4Emn完成签到,获得积分10
2秒前
肯瑞恩哭哭完成签到,获得积分10
2秒前
tingting完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
肉卷发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
2758543477完成签到,获得积分10
6秒前
和珈欢乐完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
Honcy发布了新的文献求助10
8秒前
小牧鱼完成签到,获得积分10
9秒前
GIA完成签到,获得积分10
10秒前
活力的小猫咪完成签到 ,获得积分10
13秒前
17秒前
17秒前
18秒前
18秒前
海棠听风完成签到 ,获得积分10
18秒前
英俊的铭应助李Sir采纳,获得10
19秒前
AaronDP发布了新的文献求助100
21秒前
Lee发布了新的文献求助10
22秒前
天天快乐应助1111采纳,获得10
22秒前
xi完成签到,获得积分20
23秒前
大模型应助dream采纳,获得10
23秒前
科目三应助UniTTEC9560采纳,获得10
23秒前
aa关闭了aa文献求助
24秒前
吃饭吧完成签到,获得积分10
24秒前
lifeup发布了新的文献求助10
26秒前
隐形曼青应助俭朴的一曲采纳,获得10
26秒前
CKK发布了新的文献求助10
26秒前
田一完成签到,获得积分10
29秒前
研友_Lw4Emn关注了科研通微信公众号
29秒前
Jasper应助qmx采纳,获得10
30秒前
小王完成签到,获得积分20
30秒前
枝枝桃桃发布了新的文献求助10
30秒前
通通完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
33秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 1030
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 370
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3993903
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3534470
关于积分的说明 11265717
捐赠科研通 3274344
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1806358
邀请新用户注册赠送积分活动 883170
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809712