Nullhypotesetesting
Nullhypotesetesting (NHST) er det dominerende statistiske rammeverket innen empirisk forskning. Nullhypotesen (H₀) representerer standardantakelsen – typisk 'ingen effekt' eller 'ingen forskjell' – mens den alternative hypotesen (H₁) representerer påstanden som testes. Testen beregner sannsynligheten for å observere dataene gitt at H₀ er sann (p-verdi); hvis p er svært liten, forkastes H₀ til fordel for H₁. NHST ble formulert av Ronald Fisher og utvidet av Neyman og Pearson tidlig på 1900-tallet, og er grunnleggende for bekreftende forskning, men har blitt bredt kritisert for misbruk og feiltolkning.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- KonfidensintervallForskningsstatistikk↔ compare
- P-verdi og statistisk signifikansForskningsstatistikk↔ compare
- Statistisk styrke og utvalgsstørrelseForskningsstatistikk↔ compare
- Type I- og Type II-feilForskningsstatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →