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A simple method for comparing complex models: Bayesian model comparison for hierarchical multinomial processing tree models using Warp-III bridge sampling


Gronau, Quentin F. ; Wagenmakers, Eric-Jan ; Heck, Daniel W. ; Matzke, Dora



DOI: https://doi.org/10.1007/s11336-018-9648-3
URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11336...
Weitere URL: https://www.researchgate.net/publication/329224895...
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2019
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Psychometrika
Band/Volume: 84
Heft/Issue: 1
Seitenbereich: 261-284
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: Springer Science + Business Media
ISSN: 0033-3123 , 1860-0980
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > GESS - CDSS (SOWI)
Fakultät für Sozialwissenschaften > Kognitive Psychologie (Seniorprofessur) (Erdfelder 2019-)
Fachgebiet: 150 Psychologie
Abstract: Multinomial processing trees (MPTs) are a popular class of cognitive models for categorical data. Typically, researchers compare several MPTs, each equipped with many parameters, especially when the models are implemented in a hierarchical framework. A Bayesian solution is to compute posterior model probabilities and Bayes factors. Both quantities, however, rely on the marginal likelihood, a high-dimensional integral that cannot be evaluated analytically. In this case study, we show how Warp-III bridge sampling can be used to compute the marginal likelihood for hierarchical MPTs. We illustrate the procedure with two published data sets and demonstrate how Warp-III facilitates Bayesian model averaging.




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