Null Hypothesis Testing
Null Hypothesis Significance Testing (NHST) is the dominant statistical framework in empirical research. The null hypothesis (H₀) represents the default assumption—typically 'no effect' or 'no difference'—while the alternative hypothesis (H₁) represents the claim being tested. The test calculates the probability of observing the data given H₀ is true (p-value); if p is very small, H₀ is rejected in favor of H₁. Formulated by Ronald Fisher and extended by Neyman and Pearson in the early 20th century, NHST is foundational to confirmatory research but has been widely critiqued for misuse and misinterpretation.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. · URL
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. · DOI 10.1098/rsta.1933.0009
- Gigerenzer, G., & Marewski, J. N. (2015). Surrogate Science: The Idol of a Universal Method for Scientific Inference. Journal of Management, 41(2), 421–440. · DOI 10.1177/0149206314547522
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.