Counternull
આંકડાશાસ્ત્રમાં, અને ખાસ કરીને મનોવૈજ્ઞાનિક માહિતીના આંકડાકીય વિશ્લેષણમાં, કાઉન્ટર્નલ એ એક આંકડાશાસ્ત્ર છે જેનો ઉપયોગ સંશોધન પરિણામોની સમજણ અને રજૂઆતમાં મદદ કરવા માટે થાય છે. તે અસરના કદની આસપાસ ફરે છે, જે પ્રમાણભૂત વિચલન દ્વારા વિભાજિત કેટલીક અસરની સરેરાશ તીવ્રતા છે. કાઉન્ટરનલ મૂલ્ય એ અસરનું કદ છે જે નલ પૂર્વધારણાની જેમ ડેટા દ્વારા સારી રીતે સમર્થિત છે. ખાસ કરીને, જ્યારે તેના સરેરાશ વિશે સપ્રમાણતાવાળા વિતરણમાંથી પરિણામો લેવામાં આવે છે, ત્યારે કાઉન્ટરનલ મૂલ્ય અવલોકન કરેલ અસરના કદથી બરાબર બમણું હોય છે. નલ પૂર્વધારણા એ એક પૂર્વધારણા છે જે વૈકલ્પિક સામે પરીક્ષણ કરવા માટે ગોઠવવામાં આવી છે. આમ કાઉન્ટરનલ એ એક વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા છે કે, જ્યારે નલ પૂર્વધારણાને બદલવા માટે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે "કોઈ તફાવત નથી" ની મૂળ નલ પૂર્વધારણાની જેમ જ પી-મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરે છે. કેટલાક સંશોધકો દલીલ કરે છે કે કાઉન્ટરનલનો અહેવાલ આપવો, પી-મૂલ્ય ઉપરાંત, ચુકાદાની બે સામાન્ય ભૂલોનો સામનો કરવા માટે કામ કરે છેઃ એમ ધારીને કે આંકડાકીય મહત્વના પસંદ કરેલા સ્તરે નલ પૂર્વધારણાને નકારી કાઢવામાં નિષ્ફળતાનો અર્થ એ છે કે "અસર" નું અવલોકન કરેલું કદ શૂન્ય છે; અને એમ ધારીને કે ચોક્કસ પી-મૂલ્ય પર નલ પૂર્વધારણાને નકારી કાઢવાનો અર્થ એ છે કે માપેલ "અસર" માત્ર આંકડાકીય રીતે જ મહત્વપૂર્ણ નથી, પણ વૈજ્ઞાનિક રીતે પણ મહત્વપૂર્ણ છે. આ મનસ્વી આંકડાકીય મર્યાદાઓ વિસંગતતા પેદા કરે છે, જે બિનજરૂરી મૂંઝવણ અને કૃત્રિમ વિવાદનું કારણ બને છે. અન્ય સંશોધકો આ સામાન્ય ભૂલોનો સામનો કરવાના સાધન તરીકે આત્મવિશ્વાસના અંતરાલને પસંદ કરે છે. ફાઇલ ડ્રોઅર સમસ્યા પ્રકાશન પૂર્વગ્રહ સંદર્ભો વધુ વાંચન રોઝનો, આર. એલ., અને રોસેન્થલ, આર. (1996) પણ જુઓ. અન્ય લોકોના પ્રકાશિત ડેટા પર કોમ્પ્યુટિંગ વિરોધાભાસ, અસર કદ અને પ્રતિકૂળતાઃ સંશોધન ગ્રાહકો માટે સામાન્ય પ્રક્રિયાઓ. મનોવૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિઓ, 1,331-340 સાયકોમેટ્રિક્સ આંકડાકીય પૂર્વધારણાનું પરીક્ષણ