Hypotesetestning
Hypotesetestning (NHST) er det dominerende statistiske rammeværk i empirisk forskning. Nulhypotesen (H₀) repræsenterer standardantagelsen – typisk 'ingen effekt' eller 'ingen forskel' – mens alternativhypotesen (H₁) repræsenterer det påstand, der testes. Testen beregner sandsynligheden for at observere dataene givet, at H₀ er sand (p-værdi); hvis p er meget lille, forkastes H₀ til fordel for H₁. NHST, formuleret af Ronald Fisher og udvidet af Neyman og Pearson i starten af det 20. århundrede, er grundlæggende for konfirmatorisk forskning, men er blevet bredt kritiseret for misbrug og fejltolkning.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- KonfidensintervalForskningsstatistik↔ compare
- P-værdi og statistisk signifikansForskningsstatistik↔ compare
- Statistisk styrke og stikprøvestørrelseForskningsstatistik↔ compare
- Type I og Type II fejlForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →