A estatística experimental utiliza procedimentos de comparações múltiplas (PCM) a fim de verificar se há diferença entre os tratamentos em análise. Entretanto, a presença de dados desbalanceados e casos de heterogeneidade de variâncias influencia negativamente o desempenho dos testes mais utilizados. Os testes dbayes e pbayes foram implementados anteriormente no contexto dos delineamentos inteiramente casualizados por um dos autores. Esses testes são válidos para casos em que as pressuposições da análise de variância são atendidas ou não, com ou sem balanceamento. O presente artigo tem por objetivo realizar uma otimização da função Bayes, em código R, que permite a realização destes testes. Para validar a otimização, comparou-se o código otimizado com o código anterior e utilizou três situações reais: uma atendendo a todas as pressuposições, as outras duas com dados desbalanceados e com número diferente de tratamentos. A função Bayes otimizada propicia que os testes dbayes e pbayes tenham bons resultados em condições de atendimento das pressuposições e balanceamento. Estes testes podem ser utilizados satisfatoriamente nas situações de não atendimento das pressuposições. Nos casos de dados desbalanceados, com um pequeno número de tratamentos, o teste dbayes apresenta resultado superior ao teste de Tukey-Kramer.