Forskningsbasert hypotesetesting ved hjelp av simulering

Forskningsbasert hypotesetesting ved hjelp av simulering erstatter eller supplerer analytisk sannsynlighetsteori med beregningsbasert simulering — resampling, permutasjon eller Monte Carlo-metoder — for å konstruere nullfordelinger og evaluere hypoteser. I stedet for å anta en parametrisk fordeling og konsultere en tabell, genererer forskeren tusenvis av simulerte datasett fra de observerte dataene eller en spesifisert modell, og bygger en empirisk nullfordeling som den observerte teststatistikken sammenlignes med. Tilnærmingen er spesielt verdifull når analytiske antakelser (normalitet, store utvalg) ikke kan oppfylles.