İki istatistik geleneği, aynı veriyi farklı sorularla ele alır ve farklı biçimlerde yorumlar. Bayesgil istatistik frekansçı istatistik ayrımı yalnızca teknik bir tercih değil; olasılığın ne anlama geldiği konusunda felsefi bir kopuştur. Frekansçı yaklaşım, olasılığı uzun vadeli göreli frekans olarak tanımlar. Bir madeni paranın yazı gelme olasılığı, sonsuz kez atıldığında yazı düşen atışların oranına eşittir. Bu çerçevede hipotez testleri, p değerleri ve güven aralıkları merkezi araçlardır. Null hipotezinin veri tarafından desteklenip desteklenmediği test edilir; parametre sabit ve bilinmez kabul edilir. Bayesgil istatistik frekansçı istatistik karşılaştırmasında Bayesgil yaklaşım farklı bir sorudan hareket eder: veri verildiğinde parametre ya da hipotez hakkında ne kadar inançlıyız? Olasılık, nesnel bir frekans değil; öznel bir inanç derecesidir. Prior (önceki bilgi) ve likelihood (veri gözlemi) birleşerek posterior (güncellenmiş inanç) üretir. Bu, Bayes teoreminin doğrudan uygulamasıdır. Frekansçı yaklaşımın avantajı hesaplama kolaylığıdır; tarihsel olarak büyük örneklemlerde güçlü araçlar geliştirdi. Dezavantajı ise yorumlama güçlüğüdür: "p değeri 0,03" ifadesinin ne anlama geldiği sıkça yanlış aktarılır. Bu ifade "hipotezin yanlış olma olasılığı" değildir; oysa çoğu kişi böyle yorumlar. Bayesgil istatistik frekansçı istatistik karşılaştırması bu yorumlama sorununu Bayesgil yaklaşımın lehine kılar. Posterior dağılım, doğrudan "parametrenin bu aralıkta olma olasılığı %95'tir" biçiminde yorumlanabilir. Bu, güven aralığının frekansçı yorumundan çok daha sezgiseldir. Bununla birlikte Bayesgil yöntemlerin prior belirleme gerekliliği eleştirilere yol açar: uygun prior seçmek hem bilgi hem de öznel yargı gerektirir. Kötü prior, yanlış yönlendirilmiş posterior üretir. Hesaplama maliyeti de tarihsel olarak daha yüksekti; ancak Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemleri ve artan işlemci gücüyle bu engel büyük ölçüde aşıldı. Hangisi daha güçlü? Küçük örneklemler, belirsizliğin açık modellenmesi ve bilgiyi önceki çalışmalarla entegre etmek için Bayesgil yaklaşım daha esnek. Büyük örneklemler ve standartlaşmış hipotez testleri için frekansçı araçlar hâlâ yaygın ve pratiktir. Çoğu araştırmacı bugün ikisini birlikte kullanıyor.