Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych – sprawdzanie sądów o populacji przez badanie jej wycinka (próby statystycznej). Wyróżnia się kilka podejść do problemu weryfikacji hipotez, między innymi:

wnioskowanie częstościowe, z użyciem P-wartości – służące kontroli błędów decyzyjnych (w szczególności: błędu I i błędu II rodzaju), tak aby w długim horyzoncie czasowym spodziewać się, że nie popełnimy ich częściej, niż założyliśmy (według przyjętego poziomu istotności, np. w 5% przypadków),
iloraz wiarygodności – służące do rozstrzygnięcia, w jakiej proporcji dane świadczą na rzecz dwóch porównywanych hipotez,
wnioskowanie bayesowskie, z użyciem czynnika Bayesa – służące do wyrażenia subiektywnej pewności, jaką można, na podstawie danych i wcześniejszych oczekiwań, przypisać danej hipotezie.

Ze względów historycznych w naukach empirycznych najczęściej spotyka się obecnie metody częstościowe^[1]. Wiążą się one z szeregiem specyficznych problemów interpretacyjnych^[2], jednak każde z podejść charakteryzują swoiste problemy i ryzyko niezrozumienia oraz nadużyć.

↑ E.T.E.T. Jaynes E.T.E.T., Probability theory. The logic of science, Cambridge University Press, 2003, rozdział 18, ISBN 978-1-280-41722-1, OCLC 57254076 .
↑ Jesper W.J.W. Schneider Jesper W.J.W., Null hypothesis significance tests. A mix-up of two different theories: the basis for widespread confusion and numerous misinterpretations, „Scientometrics”, 1, 2014, s. 411–432, DOI: 10.1007/s11192-014-1251-5, ISSN 0138-9130 [dostęp 2017-01-09] (ang.).

[1] E.T.E.T. Jaynes E.T.E.T., Probability theory. The logic of science, Cambridge University Press, 2003, rozdział 18, ISBN 978-1-280-41722-1, OCLC 57254076 .

[2] Jesper W.J.W. Schneider Jesper W.J.W., Null hypothesis significance tests. A mix-up of two different theories: the basis for widespread confusion and numerous misinterpretations, „Scientometrics”, 1, 2014, s. 411–432, DOI: 10.1007/s11192-014-1251-5, ISSN 0138-9130 [dostęp 2017-01-09] (ang.).

[1]

[2]