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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.