Nullhipotézis-tesztelés
A nullhipotézis-szignifikancia-tesztelés (NHST) az empirikus kutatások domináns statisztikai keretrendszere. A nullhipotézis (H₀) az alapértelmezett feltételezést képviseli – jellemzően „nincs hatás” vagy „nincs különbség” –, míg az alternatív hipotézis (H₁) a tesztelt állítást. A teszt kiszámítja annak valószínűségét, hogy az adatok megfigyelhetők-e, feltéve, hogy H₀ igaz (p-érték); ha p nagyon kicsi, H₀-t elutasítják H₁ javára. Ronald Fisher által megfogalmazva, majd Neyman és Pearson által a 20. század elején kiterjesztve, az NHST alapvető fontosságú a konfirmatív kutatásban, de széles körben kritizálták a visszaélések és félreértelmezések miatt.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Konfidencia-intervallumKutatási statisztika↔ compare
- P-érték és statisztikai szignifikanciaKutatási statisztika↔ compare
- Statisztikai teljesítmény és elemszámKutatási statisztika↔ compare
- Az I. és II. típusú hibákKutatási statisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →