A hipotézis jelentése: egy olyan előzetes feltevés, egy feltételes állítás, amelyet meg lehet cáfolni, illetve be lehet bizonyítani. Statisztikai vizsgálatokkal kell bizonyítani, hogy egy hipotézis igaz-e vagy sem. A hipotézisvizsgálatok a nullhipotézisből indulnak ki és a kutatási folyamatok utolsó lépéseihez tartoznak. A nullhipotézis a feltételezésünk matematikai megfogalmazása. Általános értelemben azt fejezi ki, hogy a megfigyelt és az elvárt (elméleti) gyakoriság között nincs összefüggés. Alakja egyenlőség, két érték azonosságát állítja. Nevét onnan kapta, hogy e két érték különbsége nulla.

A hipotézisek típusai a kutatásmódszertanban
A hipotézisnek két típusáról beszélhetünk: a nullhipotézis és az alternatív hipotézis (ellenhipotézis), amely a nullhipotézis ellentettje. A statisztikai hipotézisvizsgálat abból indul ki, hogy a nullhipotézist igaznak feltételezi. Az ettől eltérő összes lehetőségek együttesét pedig alternatív hipotézisnek nevezzük.
Nullhipotézis (jelölése: H0): a vizsgált változó átlagai között szignifikáns különbség van.
Alternatív hipotézis (jelölése: Ha vagy H1): a vizsgált változó átlagai között nincs szignifikáns különbség.
Példa: A nők és a férfiak hasonló módon viszonyulnak a környezetvédelmi problémákhoz. A nők fizetése alacsonyabb, mint a férfiaké.
Ha bebizonyosodik, hogy egy nullhipotézis hamis, három különbözõ alternatív hipotézist lehet konstruálni.
A nullhipotézis az, hogy a populáció átlaga m = 24.
Alternatív hipotézisként a következő három állítás valamelyikét fogalmazhatjuk meg:
1. A változó átlaga kevesebb, mint 24, azaz Ha: m < 24 . Ez egy egyoldalú alternatív hipotézis.
2. A változó átlaga több, mint 24, azaz Ha: m > 24. Ez is egy egyoldalú alternatív hipotézis.
3. Ha nincs okunk feltételezni, hogy több-e vagy kevesebb a populáció átlaga 24-nél, akkor az alternatív hipotézis
Ha: m nem egyenlő 24-el.
(Ez egy kétoldalú alternatív hipotézis, hiszen a 24-től mindkét irányban eltérnek az alternatív hipotézisben szereplő értékek.)
A hipotézis és a szignifikáns különbség
A nullhipotézis esetében azt feltételezzük, hogy az adatok közti különbségek a véletlennek köszönhetőek, tehát nincs szignifikáns különbség. Vagyis amikor a feltételezésünk igaznak bizonyul, akkor az a különbség, amit az adatainkon látunk az nem elég jelentős ahhoz, hogy azt mondhassuk, hogy igenis x csoportra valami jobban jellemző, mint y csoportra. Amikor a nullhipotézis hamisnak bizonyul, akkor azt állítjuk, hogy az adatainkban látott különbség nem a véletlen műve, azaz a különbség szignifikáns.
A szignifikáns különbségek diagrammal is szemléltethetők. A jobb oldali ábrán látható az, amikor a két változó között szignifikáns különbség van.
Milyen hibákat lehet elkövetni a hipotézis vizsgálata során?
A hipotézisvizsgálat során kétféle hibát követhetünk el:
- Elsőfajú hiba (α-val jelöljük): a nullhipotézis igaz, de mi elutasítjuk. Az elsőfajú hiba elkövetésének valószínűségét szignifikanciaszintnek nevezzük.
- A másodfajú hibát (β) akkor követjük el, ha a nullhipotézis nem igaz, de mi elfogadjuk.
A másodfajú hiba – jele: β – a hipotézisvizsgálattal kapcsolatos fogalom. Azt a hibát jelenti, amikor a hamis hipotézist igaznak fogadjuk el. Elkövetésének valószínűsége a mintanagyság növelésével vagy minél kisebb szórású próbafüggvény használatával mérsékelhető.