Hypotesetestning handler om at undersøge om forskelle og sammenhænge i et talmateriale kan anses for at være tilfældige udfald, eller om man må regne med at der er en systematisk forskel som har en betydning.

Hvis man bare ser på nogle tal og vurderer dem ‘på øjemål’, kan man få forkerte fornemmelser af størrelsen. Sammenligner man f.eks. to gennemsnit på 1135 med 788, kan man få en fornemmelse af at der må være en vigtig forskel. Hvis det viser sig at tallene er gram og at man kan udtrykke de samme tal som 1,135 og 0,788 kg, så ser forskellen måske ikke så stor ud. I virkeligheden må man også tage hensyn til spredningen i de to fordelinger. Hvis spredningerne er store, og der dermed er store overlapninger mellem de to fordelinger, er der større chance for at forskellen mellem gennemsnittene er tilfældig, end hvis fordelingerne er mere smalle, så der ikke er så stor overlapning mellem fordelingerne.

Hypoteseprøvning er en statistisk stringent metode til at undersøge om man skal opfatte sådanne forskelle som tilfældige eller systematiske.

Hypotesetestning har været alfa og omega i kvantitativ analyse. Der er imidlertid også relevant kritik af metoderne, som betyder at man også må se på hvor store effekterne faktisk er.

En vigtig størrelse i forbindelse med hypotesetestning er standardfejlen (SE). Denne kan også bruges til at vurdere måleusikkerhed.

Se nærmere om hypoteseprøvning, effektstørrelser og måleusikkerhed her (som ppt-fil)

Jan Ivanouw
11. maj 2018