Que sont les valeurs p bayésiennes?

Je cherche une réponse qui satisferait un lecteur qui comprend les valeurs p fréquentistes mais ne comprend que les rudiments des approches bayésiennes des statistiques.

À l'heure actuelle, les recherches Google ne révèlent aucune définition ni sur une page Wikipédia ni sur aucune autre ressource communément acceptée.

Cette question semble liée mais ne l'est pas vraiment, car il s'est avéré que l'utilisateur ne calculait pas réellement les valeurs p bayésiennes. Cependant, la réponse acceptée renvoie à cet article Gelman pour expliquer ce que sont les valeurs p bayésiennes.

Si je comprends bien, alors une valeur p bayésienne est la comparaison d'une certaine métrique calculée à partir de vos données observées avec la même métrique calculée à partir de vos données simulées (étant générée avec des paramètres tirés de la distribution postérieure).

En termes Gelmans : "Dans un contexte bayésien, une valeur de p postérieure est la probabilité, compte tenu des données, qu'une observation future soit plus extrême (telle que mesurée par une variable de test) que les données"

Par exemple, le nombre de zéros générés à partir d'un modèle basé sur le poisson pourrait être une métrique ou une statistique de test, et vous pourriez calculer combien de vos jeux de données simulés ont une fraction de zéros plus importante que celle que vous observez réellement dans vos données réelles. Plus cette valeur est proche de 0,5, meilleures sont les valeurs calculées à partir de vos données simulées réparties autour de l'observation réelle.