Frequentistisches Paradigma

Das frequentistische Paradigma ist die seit geraumer Zeit und vermutlich auch noch bis auf weiteres dominante Denkrichtung in der Inferenzstatistik: Schlüsse von einer gegebenen Stichprobe auf eine Grundgesamtheit gründen sich auf Überlegungen darüber, was geschehen würde, wenn man die Stichprobenziehung sehr häufig (im Prinzip unendlich oft) wiederholen würde. Aus diesen Überlegungen lässt sich ableiten, wie sich die Stichprobenkennwerte verteilen würden, und diese Erkenntnis wird dann für den Schluss auf die Grundgesamtheit benutzt, insbesondere bei der Berechnung von Konfidenzintervallen und bei Signifikanztests.

Das wichtigste alternative Paradigma stellt heute die Bayessche Statistik dar.