Фактор Байєса (BF₁₀)

Фактор Байєса порівнює, наскільки добре два припущення передбачають дані: H₁ (різниця є) і H₀ (різниці немає). BF₁₀ = 8 означає, що дані приблизно в 8 разів імовірніші за H₁, ніж за H₀. На відміну від p-значення, він може свідчити й на користь H₀ (BF₀₁ = 1/BF₁₀).

Приклад: BF₁₀ = 8,4: помірні свідчення на користь різниці між групами. BF₀₁ = 4,8: дані приблизно в 5 разів імовірніші за H₀ (різниці немає), ніж за H₁, - помірні свідчення проти різниці.

Обережно: Фактор Байєса залежить від апріорного розподілу (тут: Коші з r = √2/2, як у JASP) і не є імовірністю H₁. Значення поблизу 1 означає «жодну зі сторін не доведено», а не «ефекту немає». Класифікація (від анекдотичних до екстремальних свідчень) за Лі та Вагенмейкерсом (2013) - це емпіричне правило.