An introduction to an old acquaintance: using Bayesian inference in sales research
Notice bibliographique
Résumé
Given the scant attention paid to Bayesian inference in the academic sales literature, researchers could be forgiven for believing that frequentist methods provide the only feasible way for sales researchers to derive important insights for both theory and practice. The purpose of this research is to demonstrate that this belief overlooks the considerable value that Bayesian inference can provide to sales theory and practice. In so doing, we outline fundamental differences between Bayesian and frequentist methods, and describe how these differences can lead to different empirical insights. We review the extant literature that employs Bayesian methods, with an emphasis on how these studies provide insight that may elude frequentist methods. Then, using a sample of 146 B2B salespeople, we empirically demonstrate that the use of Bayesian methods is both within the methodological reach of the vast majority of sales researchers, and can also provide different empirical insights using the same dataset, than would frequentist methods. We then provide some future research ideas to encourage sales researchers to employ Bayesian methods in their own research. Finally, in hopes that readers do not view Bayesian inference as a “silver bullet”, we examine some drawbacks and limitations of this intriguing method of statistical inference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».