O ipoteză este o afirmație specifică de predicție. Ea descrie în termeni concreți (mai degrabă decât teoretici) ceea ce vă așteptați să se întâmple în cadrul studiului dumneavoastră. Nu toate studiile au ipoteze. Uneori, un studiu este conceput pentru a fi exploratoriu (a se vedea cercetarea inductivă). Nu există o ipoteză formală și poate că scopul studiului este de a explora un anumit domeniu mai în profunzime pentru a dezvolta o ipoteză sau o predicție specifică care poate fi testată în cercetări viitoare. Un singur studiu poate avea una sau mai multe ipoteze.
De fapt, ori de câte ori vorbesc despre o ipoteză, mă gândesc de fapt simultan la două ipoteze. Să spunem că preziceți că va exista o relație între două variabile în studiul dumneavoastră. Modul în care am stabili în mod formal testul de ipoteză este de a formula două enunțuri de ipoteză, unul care descrie predicția dvs. și unul care descrie toate celelalte rezultate posibile în ceea ce privește relația presupusă. Predicția dvs. este că variabila A și variabila B vor fi legate (nu vă interesează dacă este o relație pozitivă sau negativă). Atunci, singurul alt rezultat posibil ar fi că variabila A și variabila B nu sunt legate. De obicei, numim ipoteza pe care o susțineți (predicția dvs.) ipoteza alternativă, iar ipoteza care descrie restul rezultatelor posibile o numim ipoteza nulă. Uneori folosim o notație precum HA sau H1 pentru a reprezenta ipoteza alternativă sau predicția dumneavoastră, iar HO sau H0 pentru a reprezenta cazul nul. Totuși, trebuie să fiți atenți aici. În unele studii, predicția dvs. ar putea foarte bine să fie că nu va exista nicio diferență sau schimbare. În acest caz, în esență, încercați să găsiți sprijin pentru ipoteza nulă și vă opuneți alternativei.
Dacă predicția dumneavoastră specifică o direcție, iar nulul este, prin urmare, predicția fără diferență și predicția de sens opus, numim aceasta o ipoteză unilaterală. De exemplu, să ne imaginăm că investighezi efectele unui nou program de formare a angajaților și că tu crezi că unul dintre rezultate va fi că va exista mai puțin absenteism al angajaților. Cele două ipoteze ale dumneavoastră ar putea fi enunțate cam așa:
Ipoteza nulă pentru acest studiu este:
HO: Ca urmare a programului de instruire a angajaților companiei XYZ, fie nu va exista o diferență semnificativă în ceea ce privește absenteismul angajaților, fie va exista o creștere semnificativă.
care este testată față de ipoteza alternativă:
HA: Ca urmare a programului de instruire a angajaților companiei XYZ, va exista o scădere semnificativă a absenteismului angajaților.
În figura din stânga, vedem această situație ilustrată grafic. Ipoteza alternativă – predicția dumneavoastră conform căreia programul va scădea absenteismul – este prezentată acolo. Ipoteza nulă trebuie să țină cont de celelalte două condiții posibile: nicio diferență sau o creștere a absenteismului. Figura arată o distribuție ipotetică a diferențelor de absenteism. Putem observa că termenul „unilateral” se referă la coada distribuției pe variabila rezultatului.
Când predicția dumneavoastră nu specifică o direcție, spunem că aveți o ipoteză bilaterală. De exemplu, să presupunem că studiați un nou tratament medicamentos pentru depresie. Medicamentul a trecut prin câteva teste inițiale pe animale, dar nu a fost încă testat pe oameni. Credeți (pe baza teoriei și a cercetărilor anterioare) că medicamentul va avea un efect, dar nu sunteți suficient de încrezător pentru a emite o ipoteză cu privire la o direcție și a spune că medicamentul va reduce depresia (la urma urmei, ați văzut mai mult decât suficiente tratamente medicamentoase promițătoare care s-au dovedit în cele din urmă a avea efecte secundare grave care au agravat de fapt simptomele). În acest caz, ați putea enunța cele două ipoteze astfel:
Ipoteza nulă pentru acest studiu este:
HO: Ca urmare a administrării a 300mg./zi a medicamentului ABC, nu va exista o diferență semnificativă în depresie.
care este testată față de ipoteza alternativă:
HA: Ca urmare a administrării a 300mg./zi a medicamentului ABC, va exista o diferență semnificativă în depresie.
Figura din dreapta ilustrează această predicție cu două cozi pentru acest caz. Din nou, observați că termenul „cu două cozi” se referă la cozile distribuției pentru variabila dvs. de rezultat.
Ceea ce este important de reținut în ceea ce privește enunțarea ipotezelor este că formulați predicția dvs. (direcțională sau nu), iar apoi formulați o a doua ipoteză care se exclude reciproc față de prima și încorporează toate rezultatele alternative posibile pentru acel caz. Atunci când analiza studiului dvs. este finalizată, ideea este că va trebui să alegeți între cele două ipoteze. Dacă predicția dvs. a fost corectă, atunci veți respinge (de obicei) ipoteza nulă și veți accepta alternativa. Dacă predicția dvs. inițială nu a fost susținută de date, atunci veți accepta ipoteza nulă și veți respinge alternativa. Logica testării ipotezelor se bazează pe aceste două principii de bază:
- formularea a două enunțuri de ipoteze care se exclud reciproc și care, împreună, epuizează toate rezultatele posibile
- testarea acestora astfel încât una să fie în mod necesar acceptată și cealaltă respinsă
OK, știu că este un mod alambicat, ciudat și formalist de a pune întrebări de cercetare. Dar înglobează o lungă tradiție în statistică numită modelul ipotetic-deductiv, iar uneori trebuie să facem lucrurile doar pentru că sunt tradiții. Și oricum, dacă toate aceste testări de ipoteze ar fi fost suficient de ușoare pentru ca oricine să le poată înțelege, cum credeți că ar fi rămas statisticienii angajați?
.