A bayesi statisztikai tanulás során ötvözik a hipotetiko-deduktív ("top down") és az induktív ("bottom up") szemléletet. Az adatelemzés során a Bayes-tétel alkalmazásával kombinálják az a priori eloszlásokat és az adatokat. A létrejövő a posteriori eloszlások képletesen szólva egy homokóra középső részének felelnek meg, míg az óra felső része a hipotetiko-deduktív részt képviseli az a priori eloszlásokkal, alsó része pedig az adatok területe az induktív logikával. Az a posteriori eloszlások folyamatosan frissülnek az adatok tükrében. A "top-down" és a "bottom up" metódusokat széles körben használják az orvostudományban és a vezetéstudományban. A hagyományos, frekventista statisztika viszont elsősorban induktív metódusnak tekinthető, amely főleg az összegyűjtött adatokon alapszik. Bemutatjuk két csoport összehasonlításának módszerét folytonos változók esetén a hagyományos, frekventista parametrikus t-tesztekkel, a nem paraméteres permutációs teszttel és a különböző bayesi t-tesztekkel. Bemutatjuk azokat az ingyenes R és WinBUGS programkódokat is, amelyekkel a számítások elvégezhetőek.