Kiểm định giả thuyết không
Kiểm định ý nghĩa giả thuyết không (NHST) là khuôn khổ thống kê chiếm ưu thế trong nghiên cứu thực nghiệm. Giả thuyết không (H₀) đại diện cho giả định mặc định—thường là 'không có hiệu ứng' hoặc 'không có sự khác biệt'—trong khi giả thuyết đối (H₁) đại diện cho tuyên bố đang được kiểm định. Bài kiểm định tính toán xác suất quan sát dữ liệu với điều kiện H₀ là đúng (giá trị p); nếu p rất nhỏ, H₀ bị bác bỏ để ủng hộ H₁. Được hình thức hóa bởi Ronald Fisher và mở rộng bởi Neyman và Pearson vào đầu thế kỷ 20, NHST là nền tảng cho nghiên cứu xác nhận nhưng đã bị chỉ trích rộng rãi vì lạm dụng và diễn giải sai.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Khoảng tin cậyThống kê nghiên cứu↔ compare
- Giá trị P và Ý nghĩa Thống kêThống kê nghiên cứu↔ compare
- Sức mạnh thống kê và Kích thước mẫuThống kê nghiên cứu↔ compare
- Sai lầm loại I và loại IIThống kê nghiên cứu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →