下午好，
我知道传统的独立t检验假设同方差性（即群体间的方差相等）和残差的正态性。
通常使用levene测试检查方差的同质性，并使用shapiro-wilk测试和qqplots进行常态假设检查。
我必须使用贝叶斯独立t检验检查哪些统计假设？我如何用尾声和rjgs在R中检查它们？
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对于您想要运行的任何测试，找到公式并使用您拥有的参数的后抽取来插入，例如方差参数和公式所需的任何回归系数。在后验图上迭代公式将为您提供一系列测试统计值，您可以从中获取平均值以获得平均值，并使用sd获得标准差（不确定性估计值）。
繁荣，你已经完成了。
答案 1 :(得分：0)
可能存在非参数贝叶斯t检验。但通常，贝叶斯t检验是参数化的，因此他们假设相关的人口方差相等。如果你可以从t检验中获得一个t值（只需要从你熟悉的任何软件包中对你的t检验类型进行常规t检验），使用levene的检验（不要认为这是任何方式）一个可靠的测试，记住它使用p值），然后你可以进行贝叶斯t检验。但请记住，贝叶斯t检验需要传统的观察模型（可能性），并且需要对感兴趣的参数进行适当的先验。
强烈建议根据效果大小（特别是标准化的平均差异效应大小）重新参数化t检验。也就是说，你专注于t检验产生的效应大小的贝叶斯估计，而不是t检验中的其他参数。如果您选择从t检验中估算效果大小，那么一个非常容易使用的免费在线贝叶斯t检验软件是THIS ONE HERE（可能是最用户友好的软件包之一，请注意该软件使用cauchy之前的任何类型的t检验产生的效应大小。
最后，既然你想进行贝叶斯t检验，我建议你把注意力集中在选择一个合适的/可防御的/有意义的先验而不是那个levenes'测试。没有测试可以真正显示样本数据可能来自两个群体（在您的情况下）具有相同的差异，除非数据充足。请注意，样本数据本身可能来自具有相同方差的群体的问题是推论（贝叶斯或非贝叶斯）问题。