เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ค่าพี (P-Value) และนัยสำคัญทางสถิติ× | การทดสอบสมมติฐานว่าง× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติการวิจัย | สถิติการวิจัย |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด | 1925 | 1925 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Ronald Fisher | Ronald Fisher; Neyman & Pearson |
| ประเภท | Concept | Concept |
| แหล่งต้นตำรับ | Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗ | Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | p-value, significance test, statistical significance, alpha level | NHST, hypothesis formulation, null hypothesis, alternative hypothesis |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 4 |
| สรุป≠ | The p-value is the probability of observing data as extreme as or more extreme than what was actually observed, assuming the null hypothesis is true. Introduced by Ronald Fisher in 1925, it is the foundation of frequentist hypothesis testing. Statistical significance is declared when the p-value falls below a pre-specified threshold (alpha level, typically 0.05). | 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|