AFRIKAANSE OPSOMMING: Die analise van data is algemeen in verskeie wetenskaplike velde en een van die standaard tegnieke behels data modellering. Data modelle, is natuurlik nie uniek nie, en verskeie teoretiese modelle kan geskep word om dieselfde data versameling te beskryf. Wanneer verskeie modelle wat meeding in ag geneem word, ontstaan dié vraag: watter model gee die beste beskrywing van die data? Dit is bekend dat die chi-kwadraat kriterion, wat algemeen in die konteks van pasgehalte tussen model en data gebruik word, onvoldoende as ’n maatstaaf van modelgehalte is. Ons maak gebruik van die raamwerk van Bayesiaanse waarskynlikheid om die vraag van modelbeskrywing van data te beantwoord. Met betrekking tot die Bayesiaanse raamwerk is die randaanneemlikheid die maatstaaf waarmee kompeterende modelle vergelyk kan word. Die randaanneemlikheid is ’n integraal (oor die gehele parameter-ruimte) van die aanneemlikheids-waarskynlikheid en die voorafwaarskynlikheid. Selfs vir die eenvoudige geval van lineêre modelle is daar egter geen ooreenstemming of duidelikheid oor die keuse van die beste oningewyde voorafwaarskynlikheid wat onbevooroordeelde vergelykings tussen modelle van verskillende dimensies toelaat nie. Om die saak van die voorafwaarskynlikheid aan te spreek, beskou ons die raamwerk van sferiese simmetrie, waarin die randaanneemlikheid vanaf ’n multi-dimensionele ruimte na ’n eendimensionele ruimte vereenvoudig word. Sodoende vereenvoudig ook die probleem tot die soektog na die enkele, optimale radiale voorafwaarskynlikheid. Ons veralgemeen die bestaande weergawes na dié van ’n familie van voorafwaarskynlikhede met skaalverhoudings in die vorm van ’n skaalparameter. Verskeie skaalverhoudings word getoets om die beste verhouding tussen modelle van verskillende dimensies te bepaal. Ons stel ook ’n nuwe hiperparameter voor wat voorheen met die algemene model dimensie verwar is. Met hierdie veralgemenings skep ons ’n voorafwaarskynlikheid wat die nuwe hiperparameter in ag neem, maar terselfdertyd die model dimensie verontagsaam, waaruit ons inligtingskriteria bepaal wat hierdie nuwe parameters in ag neem asook die model dimensie. Hierdie kriteria word teen die bestaande raamwerk van sferiese simmetrie getoets, en in vergelyking is dit aangetoon dat daar verbeteringe is. Dit is aangedui dat hierdie nuwe inligtingskriteria tred hou met die mees aanvaarde inligtingskriteria in die literatuur.