Sự khác biệt giữa thử nghiệm thống kê giả thuyết của Null Null và bất kỳ thử nghiệm nào khác?

Một chủ đề thảo luận sôi nổi gần đây liên quan đến một tạp chí cấm sử dụng "quy trình kiểm tra thống kê giả thuyết null (NHSTPs") từ các bài báo nộp cho tạp chí. Tôi thấy thuật ngữ này được sử dụng bởi một số nhà văn, nhưng tôi không hiểu họ đang cố gắng phân biệt điều gì. NHSTP có gì khác với "kiểm tra giả thuyết" hay "kiểm tra ý nghĩa" không?

Bối cảnh: Bài xã luận trong câu hỏi này là một từ cơ bản và ứng dụng Tâm lý xã hội , một tạp chí với một yếu tố tác động của 2015 1,168, tức là không cao dẫn chứng được.

Re: Câu hỏi của OP , tức là NHSTP có gì khác với "kiểm tra giả thuyết" hay "kiểm tra ý nghĩa" không? Các báo cáo biên tập áp dụng là

1) "...the null hypothesis significance testing procedure (NHSTP)  is invalid..." [Sic, with alpha = 0.05]
2) "...authors will have to remove all vestiges of the NHSTP (p-values, t-values, F-values, statements about ‘‘significant’’ differences or lack thereof, and so on)."
3) "...confidence intervals [Sic, 95%] also are banned from BASP."
4) "...Bayesian procedures are neither required nor banned from BASP." [Sic, depends on which ones, they are either banned or not.]
5) "Are any inferential statistical procedures required?...No..."

$p<.05$

Trả lời OP: Những biên tập viên này có thể sẽ yêu cầu một bài kiểm tra về tầm quan trọng thường là một bài kiểm tra giả thuyết không đúng. Ví dụ, họ tuyên bố rằng "... Bayesian đề xuất rằng ít nhất phần nào phá vỡ giả định Laplacian [Sic, tôi không biết gì về một tiên nghiệm ] ... [như vậy] thậm chí có thể có những trường hợp có cơ sở mạnh mẽ để cho rằng những con số thực sự ở đó ... "Điều này liên quan một phần đến cuộc tranh luận của Fisher so với Neyman và Pearson như được chỉ ra ở trên bởi @Livid và biên tập sẽ đứng về phía Fisher.

Thảo luận: Tôi là một người tin tưởng vững chắc vào sự khiêm tốn trí tuệ như là một nguyên lý cơ bản và không thể thiếu của phương pháp khoa học. Nếu tôi, với tư cách là một nhà nghiên cứu, không được phép tiến hành từ tiền đề ban đầu không giả định, trong đó tất cả các lý thuyết trước đây đều không tin, thì tôi sẽ mất tất cả khả năng kiểm tra dữ liệu với một đầu óc sáng tạo và cởi mở. Tiền đề rằng tất cả các xử lý số phải là sự thật tuyệt đối là một sự phơi bày về sự tham lam là cao siêu. Sự thật duy nhất là dữ liệu và tôi sẽ khiêm tốn sử dụng Hộp diễn giảibằng cách tuyên bố rằng tất cả các mô hình đều sai, đặc biệt và chắc chắn là những mô hình cho rằng bất kỳ sự thật nào phát sinh từ bất kỳ thứ gì không giống hệt dữ liệu. Điều đó không có nghĩa là tôi phải lựa chọn giữa Fisher và Neyman / Pearson, mà tôi tin chắc rằng không có tiền đề nào được thực hiện một mình, mà là kiểm tra mọi thứ một cách thấu đáo cho đến khi các giả thuyết của tôi được ủng hộ và / hoặc từ chối sự tự thống nhất của bản hòa tấu. Chỉ có tính tự thống nhất mới có thể được sử dụng làm tiêu chí, vì không có phân tích nào có thể tiết lộ một sự thật tuyệt đối.

$p<0.05$$0.05$$0.001$ sẽ không cải thiện nội dung của một tạp chí.