Bayesův faktor (BF₁₀)

Bayesův faktor porovnává, jak dobře dva předpoklady předpovídají data: H₁ (rozdíl existuje) a H₀ (žádný rozdíl není). BF₁₀ = 8 znamená, že data jsou při H₁ zhruba 8krát pravděpodobnější než při H₀. Na rozdíl od p-hodnoty může svědčit i ve prospěch H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Příklad: BF₁₀ = 8,4: středně silný důkaz o rozdílu mezi skupinami. BF₀₁ = 4,8: data jsou za H₀ (žádný rozdíl) přibližně 5krát pravděpodobnější než za H₁ - středně silný důkaz proti rozdílu.

Pozor: Bayesův faktor závisí na apriorním rozdělení (zde Cauchyho rozdělení s r = √2/2 jako v JASP) a není pravděpodobností H₁. Hodnota blízká 1 znamená „žádná strana nebyla prokázána“, nikoli „žádný efekt“. Rozdělení do kategorií (od anekdotických po extrémní důkazy) podle Lee a Wagenmakers (2013) je jen orientační pravidlo.