Testování nulové hypotézy
Testování statistické významnosti nulové hypotézy (NHST) je dominantním statistickým rámcem v empirickém výzkumu. Nulová hypotéza (H₀) představuje výchozí předpoklad – obvykle „žádný efekt“ nebo „žádný rozdíl“ – zatímco alternativní hypotéza (H₁) představuje testovaný nárok. Test vypočítává pravděpodobnost pozorování dat za předpokladu, že H₀ je pravdivá (p-hodnota); pokud je p velmi nízká, H₀ je zamítnuta ve prospěch H₁. NHST, formulovaná Ronaldem Fisherem a rozšířená Neymanem a Pearsonem na počátku 20. století, je základem konfirmačního výzkumu, ale byla široce kritizována za zneužívání a nesprávnou interpretaci.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/research-statistics/null-hypothesis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Interval spolehlivostiStatistika ve výzkumu↔ compare
- P-hodnota a statistická významnostStatistika ve výzkumu↔ compare
- Statistická síla a velikost vzorkuStatistika ve výzkumu↔ compare
- Chyby I. a II. typuStatistika ve výzkumu↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →