Factorul Bayes (BF₁₀)

Factorul Bayes compară cât de bine prezic datele două ipoteze: H₁ (există o diferență) față de H₀ (nu există). BF₁₀ = 8 înseamnă că datele sunt de aproximativ 8 ori mai probabile sub H₁ decât sub H₀. Spre deosebire de valoarea p, el poate susține și H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Exemplu: BF₁₀ = 8,4: dovezi moderate pentru o diferență între grupuri. BF₀₁ = 4,8: datele sunt de aproximativ 5 ori mai probabile sub H₀ (nicio diferență) decât sub H₁ - dovezi moderate împotriva unei diferențe.

Atenție: Factorul Bayes depinde de distribuția a priori (aici: Cauchy cu r = √2/2, ca în JASP) și nu este probabilitatea lui H₁. O valoare apropiată de 1 înseamnă „nicio parte nu este demonstrată”, nu „niciun efect”. Clasificarea (de la anecdotică la extremă) după Lee și Wagenmakers (2013) este o regulă empirică.