Co oznacza Hipoteza badawcza?
Od twierdzenia teoretycznego do testu
Hipoteza badawcza jest merytorycznym przewidywaniem dotyczącym populacji, zmiennych i oczekiwanego wzorca wyników. Powinna wskazywać, kogo dotyczy, jak operacjonalizuje się konstrukty i — jeśli teoria na to pozwala — jaki kierunek efektu jest oczekiwany. Dopiero z niej wyprowadza się hipotezy statystyczne H₀ i H₁ dla określonego parametru. Zdanie „wynik będzie istotny” nie jest dobrą hipotezą badawczą, ponieważ opisuje rezultat procedury, a nie zjawisko.
Zastosowanie, warunki i dobre praktyki
Hipoteza badawcza jest merytorycznym przewidywaniem dotyczącym zjawiska, a nie przepisanym symbolem H₁. Powinna określać populację, zmienne, oczekiwany kierunek lub wzorzec oraz warunki, w których przewidywanie ma obowiązywać. Dopiero potem przekłada się ją na parametr modelu i regułę oceny; jedna teoria może prowadzić do kilku rozróżnialnych hipotez statystycznych.
Najważniejsze zastosowanie: Formułuj przed analizą, wskazując populację, zmienne, kierunek i główny parametr.
Jak poprawnie stosować i interpretować hasło „Hipoteza badawcza”?
Dobre użycie „Hipoteza badawcza” wymaga wskazania populacji, zmiennych, ich roli oraz relacji lub parametru, którego dotyczy badanie. W analizie dotyczącej hasła „Hipoteza badawcza” pytanie powinno dać się przełożyć na plan pomiaru i analizy, ale nie może być wyłącznie nazwą testu. Dla interpretacji hasła „Hipoteza badawcza” język wpływu jest uzasadniony dopiero wtedy, gdy projekt wspiera kolejność czasową i kontrolę alternatywnych wyjaśnień.
Ocena pojęcia „Hipoteza badawcza” polega na sprawdzeniu zgodności między teorią, operacjonalizacją, projektem i końcowym modelem. W odniesieniu do hasła „Hipoteza badawcza” trzeba ustalić kierunek przed obejrzeniem wyników, rozróżnić cele główne od wtórnych i zaplanować postępowanie z wieloma zmiennymi wynikowymi. Przy ocenie hasła „Hipoteza badawcza” pytanie zbyt szerokie zwykle prowadzi do wielu niejawnych decyzji i selektywnego raportowania.
Co trzeba opisać w raporcie?
Opis pojęcia „Hipoteza badawcza” powinien używać tych samych nazw konstruktów i populacji w części teoretycznej, metodzie i wynikach. W analizie dotyczącej hasła „Hipoteza badawcza” warto jawnie wskazać analizę odpowiadającą każdemu pytaniu, oczekiwany kierunek, główny parametr oraz kryterium wniosku. Dla interpretacji hasła „Hipoteza badawcza” analizy powstałe po obejrzeniu danych należy oznaczyć jako eksploracyjne.
Zakres raportowania dla hasła „Hipoteza badawcza”: Oddziel hipotezy pierwotne, wtórne i eksploracyjne oraz podaj plan testu.
Przykład praktyczny i gotowa interpretacja
Sytuacja: Na podstawie modelu zasobów przewidziano, że większe wsparcie społeczne będzie związane z mniejszym wypaleniem po kontroli obciążenia pracą.
Jak ją zinterpretować: Zdanie jest użyteczną hipotezą, gdy z teorii wynika przewidywany wzorzec i da się jednoznacznie wskazać parametr, który go reprezentuje. Hipotezę należy zapisać przed poznaniem wyniku i odróżnić od formalnej H₀.
Najczęstsza pułapka i granica interpretacji
Hipoteza merytoryczna nie zostaje potwierdzona wyłącznie dlatego, że jeden test dał p < .05.
Poprawnie sformułowane „Hipoteza badawcza” porządkuje badanie, lecz nie naprawia słabego pomiaru ani niereprezentatywnej próby. W odniesieniu do hasła „Hipoteza badawcza” wniosek musi pozostać w granicach operacjonalizacji i projektu.
Definicje, zalecenia interpretacyjne i sposób raportowania oparto na literaturze metodologicznej wskazanej w bibliografii (Wasserstein i Lazar, 2016).
Powiązane hasła
Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia
Wartość p: co naprawdę oznacza i jak ją poprawnie interpretować
Wartość p bez mitów: definicja, interpretacja, typowe błędy oraz sposób raportowania wraz z wielkością efektu i przedziałem ufności.
Czytaj →PoradnikWielkość efektu: jak ocenić znaczenie wyniku poza wartością p
Wielkość efektu wyjaśniona praktycznie: Cohen d, Hedges g, r, R², iloraz szans, eta², przedziały ufności i znaczenie praktyczne.
Czytaj →PoradnikPytania badawcze i hipotezy: jak przejść od teorii do analizy
Jak formułować pytania badawcze i hipotezy? Od teorii i operacjonalizacji przez kierunek efektu po plan analizy i prerejestrację.
Czytaj →Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?
Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.
Oferta dla badaczyOferta dla studentówBibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)
- Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133. https://doi.org/10.1080/00031305.2016.1154108
- Greenland, S., Senn, S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: A guide to misinterpretations. European Journal of Epidemiology, 31(4), 337–350. https://doi.org/10.1007/s10654-016-0149-3
- Wilkinson, L., & Task Force on Statistical Inference. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54(8), 594–604. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.8.594
- Sullivan, G. M., & Feinn, R. (2012). Using effect size—or why the P value is not enough. Journal of Graduate Medical Education, 4(3), 279–282. https://doi.org/10.4300/JGME-D-12-00156.1
- Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: A practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00863
- Appelbaum, M., Cooper, H., Kline, R. B., Mayo-Wilson, E., Nezu, A. M., & Rao, S. M. (2018). Journal article reporting standards for quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications Board task force report. American Psychologist, 73(1), 3–25. https://doi.org/10.1037/amp0000191
Cytowania BibTeX
@article{wasserstein2016pvalues, author={Wasserstein, Ronald L. and Lazar, Nicole A.}, title={The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose}, journal={The American Statistician}, year={2016}, volume={70}, number={2}, pages={129--133}, doi={10.1080/00031305.2016.1154108}}@article{greenland2016misinterpretations, author={Greenland, Sander and Senn, Stephen J. and Rothman, Kenneth J. and Carlin, John B. and Poole, Charles and Goodman, Steven N. and Altman, Douglas G.}, title={Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations}, journal={European Journal of Epidemiology}, year={2016}, volume={31}, number={4}, pages={337--350}, doi={10.1007/s10654-016-0149-3}}@article{wilkinson1999statistical, author={Wilkinson, Leland and {Task Force on Statistical Inference}}, title={Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations}, journal={American Psychologist}, year={1999}, volume={54}, number={8}, pages={594--604}, doi={10.1037/0003-066X.54.8.594}}@article{sullivan2012effectsize, author={Sullivan, Gail M. and Feinn, Richard}, title={Using effect size—or why the P value is not enough}, journal={Journal of Graduate Medical Education}, year={2012}, volume={4}, number={3}, pages={279--282}, doi={10.4300/JGME-D-12-00156.1}}@article{lakens2013effect, author={Lakens, Daniël}, title={Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science}, journal={Frontiers in Psychology}, year={2013}, volume={4}, pages={863}, doi={10.3389/fpsyg.2013.00863}}@article{appelbaum2018jars, author={Appelbaum, Mark and Cooper, Harris and Kline, Rex B. and Mayo-Wilson, Evan and Nezu, Arthur M. and Rao, Stephen M.}, title={Journal article reporting standards for quantitative research in psychology}, journal={American Psychologist}, year={2018}, volume={73}, number={1}, pages={3--25}, doi={10.1037/amp0000191}}