Фактор на Бейс (BF₁₀)

Факторът на Бейс сравнява колко добре две допускания предвиждат данните: H₁ (има разлика) срещу H₀ (няма разлика). BF₁₀ = 8 означава, че данните са приблизително 8 пъти по-вероятни при H₁, отколкото при H₀. За разлика от p-стойността, той може да говори и в полза на H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Пример: BF₁₀ = 8,4: умерени доказателства за разлика между групите. BF₀₁ = 4,8: данните са приблизително 5 пъти по-вероятни при H₀ (няма разлика), отколкото при H₁ - умерени доказателства против разлика.

Внимание: Факторът на Бейс зависи от априорното разпределение (тук: на Коши с r = √2/2, както в JASP) и не е вероятност за H₁. Стойност близо до 1 означава „нито една от страните не е доказана“, а не „няма ефект“. Подялбата (от анекдотични до екстремни доказателства) по Lee и Wagenmakers (2013) е емпирично правило.