Fator de Bayes (BF₁₀)

O fator de Bayes compara a qualidade com que dois pressupostos preveem os dados: H₁ (há uma diferença) contra H₀ (não há). BF₁₀ = 8 significa: os dados são cerca de 8 vezes mais prováveis sob H₁ do que sob H₀. Ao contrário do valor-p, também pode favorecer H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Exemplo: BF₁₀ = 8,4: evidência moderada de uma diferença entre os grupos. BF₀₁ = 4,8: os dados são cerca de 5 vezes mais prováveis sob H₀ (sem diferença) do que sob H₁ - evidência moderada contra uma diferença.

Atenção: O fator de Bayes depende da distribuição a priori (aqui: Cauchy com r = √2/2, como no JASP) e não é a probabilidade de H₁. Um valor próximo de 1 significa «nenhum dos lados ficou demonstrado», não «não há efeito». A classificação (de anedótica a extrema), segundo Lee e Wagenmakers (2013), é uma regra prática.