JASP中Bayesian T-Test与BAIN的区别及频率检验后选型咨询

1 两种分析方法的检验目标差异 #

• 你在JASP里用到的默认Bayesian T-Tests模块，属于杰弗里斯框架下的传统贝叶斯假设检验，核心假设是组间方差齐性，检验目标固定为两类假设的相对证据对比：零假设（组间均值差为0）和无约束的备择假设（组间均值差不为0/符合预设的单侧方向），输出的贝叶斯因子仅反映这两类假设的相对支撑强度，无法适配方差不齐场景，也不支持自定义更复杂的约束假设。
• BAIN（贝叶斯信息假设评估）的检验目标灵活度更高，既可以实现传统的H0与H1的对比，也支持自定义多组带约束的信息假设同步评估，同时原生适配方差不齐的场景，你需要的Welch’s T-Test对应的贝叶斯版本，完全可以通过调整BAIN的方差假设参数实现。

2 频率派检验完成后的方法选择 #

• 如果你仅需要输出对应传统频率派检验的贝叶斯因子，验证常规零假设/备择假设的支撑强度：如果你的数据满足方差齐性，两种方法均可；但你提到组间样本量极不均衡，大概率存在方差不齐的问题，直接选择BAIN即可，其适配方差不齐的输出结果，比默认要求方差齐的Bayesian T-Test准确性更高。
• 如果你有更具体的定向研究假设（比如验证某组均值显著高于另一组、某变量的回归系数大于某阈值等），或者需要同时对比多个假设的支撑度，优先选择BAIN，它支持同时输出所有自定义假设的后验概率，可直接判断哪类假设的证据支撑最强。

补充说明：你提到组员运行两类方法得到的结果存在差异属于正常情况，二者的默认先验设置、方差假设前提均有区别，只要将BAIN的参数调整到匹配你的研究假设、数据特征即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Molly O'Sullivan