Fattore di Bayes (BF₁₀)

Il fattore di Bayes confronta quanto bene due ipotesi prevedono i dati: H₁ (c’è una differenza) contro H₀ (non c’è). BF₁₀ = 8 significa che i dati sono circa 8 volte più probabili sotto H₁ che sotto H₀. A differenza del valore p può anche sostenere H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Esempio: BF₁₀ = 8,4: evidenza moderata di una differenza tra i gruppi. BF₀₁ = 4,8: i dati sono circa 5 volte più probabili sotto H₀ (nessuna differenza) che sotto H₁ - evidenza moderata contro una differenza.

Attenzione: Il fattore di Bayes dipende dalla distribuzione a priori (qui: Cauchy con r = √2/2, come in JASP) e non è la probabilità di H₁. Un valore vicino a 1 significa «nessuna delle due ipotesi è dimostrata», non «nessun effetto». La classificazione (da aneddotica a estrema) secondo Lee e Wagenmakers (2013) è una regola empirica.