hypothese opstellen en toetsen

Hypothese opstellen en toetsen? Dat doe je zo!

Een goede hypothese opstellen is een vereiste bij het onderzoeken van gedrag of het maken van A/B testen. In de wetenschap of marketing is het stellen en toetsen van een hypothese dan ook onmisbaar. Ik leg je precies uit wat een hypothese is, hoe je deze formuleert en deze succesvol toetst.

 

Wat is een hypothese?

De definitie van een hypothese is een vooraf geformuleerde verwachting over hoe een gedrag teweeggebracht zal worden. In een hypothese formuleer je al een verwachte uitkomst; het antwoord dat je verwacht nadat je onderzoek hebt gedaan. Je gaat uit van een bepaalde stelling en onderzoekt vervolgens of die stelling klopt (of niet). Een hypothese is daarmee een veronderstelling; een voorspelling; het is een voorlopig idee over gedrag.

Een hypothese wordt geformuleerd als een verklaring of beschrijving. Na de formulering testen we de hypothese. Daarna is er een empirische, controleerbare studie waarmee we data verkrijgen die ons helpen na te gaan of de hypothese juist is of niet.

Causale hypothese

Een causale hypothese verklaart de oorzaken van een bepaald gedrag, ook wel de als-dan relatie van gedrag genoemd. Het geeft een bepaalde oorzaak van of invloed op een gedraging aan.

Beschrijvende hypothese

Een beschrijvende hypothese beschrijft en voorspelt gedrag. Het geeft een voorlopige beschrijving in termen van kenmerken van de situatie waarin het gedrag zich voordoet, en het stelt ons in staat om te voorspellen. Zo probeert een beschrijvende hypothese niet om de oorzaak van gedrag te geven; het geeft de onderlinge samenhang van de factoren aan.

Boeken die interessant zijn voor je:

 

Hypothese versus onderzoeksvraag

In een onderzoeksvraag formuleer je wat je wilt weten en hoe je daar achter denkt te komen, terwijl je in een hypothese al een uitkomst formuleert. Je onderzoeksvraag beantwoord je meestal met een aantal hypothesen.

Je kan dus best een onderzoeksvraag/hoofdvraag hebben (eventueel met een aantal deelvragen), waarbij je een paar hypothesen formuleert.

Onderzoeksvraag, deelvraag en hypothese

 

Onderdeel van de wetenschappelijke methode

Wetenschappers maken gebruik van de wetenschappelijk methode. Deze methode omvat zekere veronderstelling, houdingen, doelen en procedures voor het creëren en beantwoorden van vragen omtrent de werkelijkheid.

Als consumentenpsycholoog is het belangrijk dat we gedrag nauwkeurig kunnen begrijpen. De tak psychologie gaat er dan ook van uit dat wetenschappelijk methode de beste benadering is om vooroordelen en eigen meningen uit te schakelen.

De wetenschappelijke studie van psychologie is specifiek gericht op het leren over het gedrag van consumenten door het gedrag te observeren, waarbij invloed van vooroordelen en meningen geminimaliseerd wordt.

 

5 criteria voor een hypothese

Een hypothese is testbaar, weerlegbaar, nauwkeurig, rationeel en eenvoudig. Als een hypothese niet testbaar of weerlegbaar is, dan is het onmogelijk om na te gaan of het om een nauwkeurige hypothese gaat.

  1. Testbaar: het moet mogelijk zijn om er een test voor te ontwerpen;
  2. Weerlegbaar: de test moet laten zien of de hypothese juist of onjuist is;
  3. Nauwkeurig: de termen moeten nauwkeurig gedefinieerd zijn. Het gebruik van dubbelzinnige termen zorgt ervoor dat een hypothese open staat voor interpretatie en opinie, en maakt het slechter testbaar of weerlegbaar;
  4. Rationeel: de hypothese past binnen de reeds bestaande gedragswetten;
  5. Eenvoudig: hou de hypothese zo simpel mogelijk. Begin je met een simpel geformuleerde hypothese, dan is deze van toepassing op gedrag in de breedste zin van het woord. Pas wanneer een simpele hypothese niet echt meer van toepassing is, kun je een nieuwe, iets complexere hypothese opstellen.

Criteria hypothese

 

Hypothese opstellen

Met het oog op een hypothese te vormen, moet je deze stappen te nemen:

  • Begin met het verzamelen van zoveel mogelijk waarnemingen;
  • Evalueer deze observaties en zoek naar mogelijke oorzaken van het probleem;
  • Maak een lijst van mogelijke verklaringen;
  • Nadat je een aantal mogelijke hypotheses hebben bedacht, is het belangrijk om na te denken hoe je elke hypothese zou kunnen bevestigen of weerleggen door middel van experimenten.

Voorbeelden

H0: Er is geen verband tussen … en … / Er is geen verschil tussen … en …/ Er is geen effect van … op …
H1: Er een positief verband tussen … en … / Er is een negatief effect van … op …
H1: Studenten die ontbijten presteren beter tijdens een examen wiskunde dan studenten die niet ontbijten.

 

Nulhypothese en alternatieve hypothese

Een hypothese staat niet op zichzelf, en is eigenlijk altijd tweedelig. Het toetsen van een hypothese doe je altijd met een nul hypothese (H0) en een alternatieve hypothese (H1). Die twee samen noemen we ook wel een hypotheseset.

Nulhypothese (H0)

De nulhypothese neemt aan dat er geen verschil is (beschrijvende hypothese) , of geen effect of verband (causale hypothese). Deze hypothese blijft staan zolang er niet genoeg bewijs is om het alternatief (H1) aan te nemen.

Alternatieve hypothese (H1)

De alternatieve hypothese is de door jouw opgestelde verwachting. Hierbij denk je dus dat er wel een verschil, effect of verband is.

Hypothesesets

Er zijn over het algemeen drie soorten wetenschappelijke hypothesesets.

  1. Tweezijdig H0 : μ = alfa,  H1 :μ̸= alfa (gelijk/niet gelijk)
  2. Linkszijdig H0 : μ ≥ alfa , H1 : μ < alfa (groter of gelijk / kleiner)
  3. Rechtszijdig H0 : μ ≤ alfa,  H1 : μ > alfa (kleiner of gelijk / groter)

 

Hypothese toetsen

Na het opstellen van de hypothese is het tijd om deze te toetsen; je kijkt of je alternatieve hypothese (h1) goed of fout is.

Hierbij kan je de hypothese dus verifiëren of falsifiëren. Het toetsen van de hypothese zelf doe je met statistisch onderzoek.

Meteen na het formuleren van de hypothesen bepaal je bij welk resultaten je de nul- of alternatieve hypothese behoudt. Dit doe je aan de hand van een alpha (α) of significantieniveau van 0.05. Deze 5% wordt vaak als standaard gebruikt bij het toetsen van hypotheses.

Wat betekent dat nu?

Een significantieniveau van 0.05 wil zeggen dat je met 95% zekerheid kunt zeggen dat je gevonden uitkomsten niet alleen gelden voor de steekproef die je hebt gedaan, maar ook voor de gehele populatie gelden.

Na het toetsen van een hypothese krijg je een p-waarde; de waarschijnlijkheid (de probability) van het resultaat van je onderzoek.

De p-waarde vergelijk je met het vastgestelde significantieniveau, in dit voorbeeld kies ik voor 0.05.

 

Heeft de steekproefuitkomst een p-waarde kleiner dan 0.05?
De uitkomst is significant; de nulhypothese is verworpen en de alternatieve hypothese mag aangenomen worden.
P-waarde kleiner dan 5 procent

 

Heeft de steekproefuitkomst een p-waarde groter dan 0.05?
De uitkomst is niet significant; de alternatieve hypothese mag niet aangenomen worden en we behouden dus de nulhypothese.
P-waarde groter dan 5 procent

 

De negatieve weg naar de waarheid

Zelfs in situaties waarin de hypothese niet wordt ondersteund door het onderzoek, betekent dit niet dat het onderzoek waardeloos is. Niet alleen kan een dergelijk onderzoek ons ​​helpen om beter te begrijpen hoe de verschillende aspecten zich tot elkaar verhouden. Het helpt ons ook bij het ontwikkelen van nieuwe hypothesen die vervolgens kunnen worden getest in toekomstig onderzoek.

0 antwoorden

Plaats een Reactie

Meepraten?
Draag gerust bij!

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *