REACT to NHST: sensible conclusions for meaningful hypotheses (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: STERN, RAFAEL BASSI - IME ; CABEZAS, LUBEN MIGUEL CRUZ - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística ; LASSANCE, RODRIGO FERRARI LUCAS - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidades: IME; Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- DOI: 10.20982/tqmp.21.2.p043
- Subjects: TESTES DE HIPÓTESES; TOMADA DE DECISÃO
- Keywords: Testes de equivalência; NHST; p-values; equivalence tests; three-way decision procedures
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Quantitative Methods for Psychology
- ISSN: 2292-1354
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 21, n. 2, p. 43-68, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
IZBICKI, Rafael et al. REACT to NHST: sensible conclusions for meaningful hypotheses. Quantitative Methods for Psychology, v. 21, n. 2, p. 43-68, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.20982/tqmp.21.2.p043. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Izbicki, R., Cabezas, L. M. C., Colugnati, F., Lassance, R. F. L., Souza, A. A. L. de, & Stern, R. B. (2025). REACT to NHST: sensible conclusions for meaningful hypotheses. Quantitative Methods for Psychology, 21( 2), 43-68. doi:10.20982/tqmp.21.2.p043 -
NLM
Izbicki R, Cabezas LMC, Colugnati F, Lassance RFL, Souza AAL de, Stern RB. REACT to NHST: sensible conclusions for meaningful hypotheses [Internet]. Quantitative Methods for Psychology. 2025 ; 21( 2): 43-68.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.20982/tqmp.21.2.p043 -
Vancouver
Izbicki R, Cabezas LMC, Colugnati F, Lassance RFL, Souza AAL de, Stern RB. REACT to NHST: sensible conclusions for meaningful hypotheses [Internet]. Quantitative Methods for Psychology. 2025 ; 21( 2): 43-68.[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.20982/tqmp.21.2.p043 - Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning
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