Bayesian Fisher's Exact Test for 2x2 Contingency Tables

Alors que le test exact classique de Fisher vous donne une p-value et un verdict binaire rejeter ou non, la version bayésienne vous donne un facteur de Bayes qui vous indique à quel point les données sont plus — ou moins — probables sous l'hypothèse d'association par rapport à l'hypothèse d'indépendance. Un facteur de Bayes de 10 signifie que les données sont dix fois plus probables étant donné qu'une association existe ; une valeur de 0,1 signifie qu'elles sont dix fois plus cohérentes avec l'indépendance. De manière cruciale, vous pouvez également recueillir des preuves formelles en faveur du nul, ce que les tests classiques ne peuvent pas faire.