P-waarde en statistische significantie
De p-waarde is de kans op het observeren van data die minstens zo extreem zijn als de daadwerkelijk waargenomen data, onder de aanname dat de nulhypothese waar is. Geïntroduceerd door Ronald Fisher in 1925, vormt deze de basis van frequentistische hypothesetoetsing. Statistische significantie wordt verklaard wanneer de p-waarde onder een vooraf gespecificeerde drempel (alfa-niveau, doorgaans 0,05) valt.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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 ↗
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133. DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). P-Value and the Concept of Statistical Significance in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/research-statistics/p-value-significance
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- EffectgrootteOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
- Probleem van meervoudige vergelijkingenOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
- Hypothesetoetsing met de nulhypotheseOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
- Statistische power en steekproefgrootteOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
- Type I- en Type II-foutenOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →