Nullhypothesentestung
Die Nullhypothesen-Signifikanztestung (NHST) ist der dominierende statistische Rahmen in der empirischen Forschung. Die Nullhypothese (H₀) repräsentiert die Standardannahme – typischerweise 'kein Effekt' oder 'kein Unterschied' –, während die Alternativhypothese (H₁) die zu prüfende Behauptung darstellt. Der Test berechnet die Wahrscheinlichkeit, die Daten unter der Annahme zu beobachten, dass H₀ wahr ist (p-Wert); ist p sehr klein, wird H₀ zugunsten von H₁ verworfen. NHST, formuliert von Ronald Fisher und erweitert von Neyman und Pearson im frühen 20. Jahrhundert, ist grundlegend für die bestätigende Forschung, wurde aber wegen Missbrauch und Fehlinterpretation weitgehend kritisiert.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-statistics/null-hypothesis
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- KonfidenzintervallForschungsstatistik↔ compare
- P-Wert und statistische SignifikanzForschungsstatistik↔ compare
- Statistische Power und StichprobengrößeForschungsstatistik↔ compare
- Typ I- und Typ II-FehlerForschungsstatistik↔ compare
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