The article shows that the basic principles of hypothesis testing are not logically correct. For example, for some data structures the minimal error of the first kind prevents neither rejection of an absolutely correct hypothesis nor the large error of the second kind. In spite of these and other shortcomings of the methods of hypotheses testing, their serious criticism and a considerable decrease in their application they are still used in scientific research. The full discredit of these methods would require the existence of alternative ideal methods, but all known statistical approaches have their own shortcomings.
Показано, что базовые принципы методов проверки гипотез не являются логически корректными. Так, для некоторых структур данных минимальная ошибка первого рода не гарантирует ни от отвержения абсолютно правильной гипотезы, ни от большой ошибки второго рода. Несмотря на эти и другие недостатки методов проверки гипотез, их широкую критику и существенное уменьшение использования этих методов, они все еще применяются в практике научных исследований. Полная дискредитация методов предполагает наличие альтернативных совершенных подходов, однако все известные подходы имеют собственные существенные недостатки.
