Фактор Байєса (BF₁₀) як доповнення
Коротко
Фактор Байєса BF₁₀ порівнює, наскільки добре два припущення передбачають дані: H₁ (є різниця, зміна, зв’язок) проти H₀ (їх немає). BF₁₀ = 8 означає: дані приблизно у 8 разів імовірніші за H₁, ніж за H₀. На відміну від p-значення, він може виражати й свідчення на користь H₀.
Де з’являється
Типово ніде не показується. У розділі «Налаштування» → «Показати фактори Байєса» під результатом для t-критерію (дві групи), порівняння до-після і кореляції Пірсона з’являється згорнутий рядок «Фактор Байєса». Рядок APA тоді містить «BF₁₀ = …». Для Спірмена й Кендала фактора Байєса немає. Результат Велча й усі інші числа не змінюються.
Як це читати
- Починаючи з BF₁₀ > 1, він свідчить на користь H₁; нижче 1 - на користь H₀, тоді наводять обернене значення BF₀₁ (BF₀₁ = 5 означає: дані приблизно в 5 разів імовірніші за H₀, ніж за H₁).
- Класифікація за Lee та Wagenmakers (2013): 1-3 - анекдотичне, 3-10 - помірне, 10-30 - сильне, 30-100 - дуже сильне, понад 100 - екстремальне. Це емпіричні правила, а не межі.
- BF₁₀ близько 1 означає, що дані не підтримують жодної зі сторін. Це не те саме, що «немає ефекту».
Фактор Байєса залежить від апріорного розподілу, тобто від того, які розміри ефекту H₁ вважає правдоподібними. Типове значення (див. нижче) широко використовується; хто потребує іншого апріорного розподілу, має задати його в JASP або R. Він не замінює ні розмір ефекту, ні довірчий інтервал.
t(38) = 2,51, p = ,016, d = 0,79, 95% ДІ [0,15; 1,42], BF₁₀ = 3,4
Для фахівців
t-критерій: JZS-фактор Байєса за Rouder et al. (2009), двосторонній (two-tailed); апріорний розподіл Коші для розміру ефекту δ зі шкалою r = √2/2 (типово в JASP і BayesFactor, «середній»). Для двох груп використовується t Стьюдента (рівні дисперсії), а не Велча. Інтеграл за змішувальною змінною g розв’язується чисельно (Гаусса-Лежандра за ln g). Кореляція: Ly, Verhagen і Wagenmakers (2016), розтягнутий бета-апріорний розподіл для ρ з κ = 1 (рівномірний, як у JASP), точна щільність r з ₂F₁. Пакет R BayesFactor (correlationBF) типово використовує вужчий апріорний розподіл (rscale = 1/3); за rscale = 1 результати збігаються. Перевірено за R: scripts/bayes-erwartet.R.