Ricerca con test di ipotesi assistito da simulazione
La ricerca con test di ipotesi assistito da simulazione sostituisce o integra la teoria analitica della probabilità con la simulazione computazionale — metodi di ricampionamento, permutazione o Monte Carlo — per costruire distribuzioni nulle e valutare ipotesi. Anziché assumere una distribuzione parametrica e consultare una tabella, il ricercatore genera migliaia di set di dati simulati dai dati osservati o da un modello specificato, costruendo una distribuzione nulla empirica rispetto alla quale viene confrontata la statistica del test osservata. L'approccio è particolarmente prezioso quando non è possibile soddisfare le assunzioni analitiche (normalità, campioni ampi).
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Fonti
- Efron, B., & Tibshirani, R. J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-0412042317
- Good, P. I. (2005). Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 978-0387988641
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Hypothesis Testing Research. ScholarGate. https://scholargate.app/it/research-design/simulation-assisted-hypothesis-testing-research
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- Simulazione Monte CarloProcesso decisionale↔ compare
- Test di Permutazione (Randomizzazione)Statistica↔ compare
- Analisi della PotenzaStatistica↔ compare
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