Un’ipotesi quantitativa contiene una proposizione nulla e una alternativa che viene dimostrata o smentita attraverso l’analisi statistica. Il processo ipotizza che una variabile indipendente influisca su una variabile dipendente e viene condotto un esperimento per vedere se esiste una relazione tra i due. Questo tipo di ipotesi è espresso in termini numerici e ha regole e limiti specifici. L’ipotesi nulla viene rifiutata o accettata come risultato di dati statistici raccolti durante una serie di esperimenti.
Una delle principali differenze tra un’ipotesi qualitativa e una quantitativa è che ha limiti molto specifici. Un esempio di ipotesi nulla potrebbe essere “cinque ore aggiuntive di studio a settimana portano a una media dei voti più alta negli studenti universitari”. L’ipotesi alternativa probabilmente affermerebbe che “cinque ore aggiuntive di studio a settimana non aumentano la media dei voti degli studenti universitari”. Per rifiutare o accettare l’ipotesi nulla, i dati sperimentali dovrebbero essere registrati in un determinato periodo di tempo.
La maggior parte degli studi che si prefiggono di testare un’ipotesi quantitativa misura i dati in base alla significatività statistica, il che significa che esiste una bassa possibilità di errore. Nel caso di dimostrare o confutare l’effetto del tempo di studio sulle medie dei voti degli studenti universitari, molto probabilmente verrebbe testato un gruppo di controllo. I comportamenti e gli ambienti di questi gruppi sono generalmente controllati dai ricercatori. I dati sarebbero stati ottenuti anche da un gruppo di studenti i cui comportamenti e ambienti non erano controllati.
Poiché un’ipotesi quantitativa e uno studio di ricerca si basano su dati numerici, i risultati di un esperimento o di indagini vengono tradotti in valori matematici. Ad esempio, molte ricerche di mercato utilizzano scale che assegnano un valore numerico a ciascuna risposta. Una risposta “d’accordo” può corrispondere al numero “4”, mentre una risposta “non d’accordo” può corrispondere al numero “2”. Quando tutti i feedback del sondaggio vengono registrati e analizzati, a ciascun numero viene assegnata una percentuale basata sulla quantità totale di risposte.
L’analisi statistica viene spesso utilizzata per esaminare i risultati dei sondaggi e dei dati sperimentali. Il rifiuto o l’accettazione dell’ipotesi quantitativa dipende dal risultato numerico dell’analisi. Ad esempio, se la media dei voti deve essere almeno 3.5 per dimostrare che la quantità di tempo di studio ha un effetto diretto, una media di 3.45 comporterebbe un rifiuto dell’ipotesi quantitativa.