Factorul Bayes (BF₁₀) ca adaos
Pe scurt
Factorul Bayes BF₁₀ compară cât de bine prezic două ipoteze datele: H₁ (există o diferență, o schimbare, o legătură) față de H₀ (nu există). BF₁₀ = 8 înseamnă: datele sunt de aproximativ 8 ori mai probabile sub H₁ decât sub H₀. Spre deosebire de valoarea p, el poate exprima și dovezi pentru H₀.
Unde apare
Implicit nicăieri. Sub „Setări” → „Afișați factorii Bayes” apare, sub rezultat, o linie pliată „Factor Bayes” pentru testul t (două grupuri), pentru comparația înainte/după și pentru corelația Pearson. Rândul APA primește atunci „BF₁₀ = …”. Nu există factor Bayes pentru Spearman și Kendall. Rezultatul Welch și toate celelalte numere rămân neschimbate.
Cum se citește
- De la BF₁₀ > 1 vorbește în favoarea lui H₁; sub 1 în favoarea lui H₀ - atunci se afișează inversul BF₀₁ (BF₀₁ = 5 înseamnă: datele sunt de aproximativ 5 ori mai probabile sub H₀ decât sub H₁).
- Clasificare după Lee și Wagenmakers (2013): 1-3 anecdotic, 3-10 moderat, 10-30 puternic, 30-100 foarte puternic, peste 100 extrem. Sunt reguli empirice, nu praguri stricte.
- Un BF₁₀ apropiat de 1 înseamnă că datele nu favorizează nicio parte. Acest lucru este diferit de „niciun efect”.
Factorul Bayes depinde de distribuția a priori, adică de mărimile efectului pe care H₁ le consideră plauzibile. Valoarea implicită (vedeți mai jos) este larg folosită; cine are nevoie de altă distribuție a priori trebuie să o stabilească în JASP sau R. Factorul Bayes nu înlocuiește nici mărimea efectului, nici intervalul de încredere.
t(38) = 2,51, p = ,016, d = 0,79, IC 95% [0,15; 1,42], BF₁₀ = 3,4
Pentru specialiști
Testul t: factor Bayes JZS după Rouder et al. (2009), bilateral; distribuție a priori Cauchy pentru mărimea efectului δ cu scala r = √2/2 (implicit în JASP și BayesFactor, „mediu”). Pentru două grupuri folosește t Student (varianțe egale), nu Welch. Integrala peste variabila de amestec g este rezolvată numeric (Gauss-Legendre peste ln g). Corelația: Ly, Verhagen și Wagenmakers (2016), distribuție a priori beta întinsă pentru ρ cu κ = 1 (uniformă, ca în JASP), densitatea exactă a lui r cu ₂F₁. Pachetul R BayesFactor (correlationBF) folosește implicit o distribuție a priori mai îngustă (rscale = 1/3); cu rscale = 1 rezultatele coincid. Verificat cu R: scripts/bayes-erwartet.R.