Eine quantitative Hypothese enthält eine Null- und eine Alternativaussage, die durch statistische Analyse entweder bewiesen oder widerlegt werden. Der Prozess spekuliert, dass eine unabhängige Variable eine abhängige Variable beeinflusst, und es wird ein Experiment durchgeführt, um zu sehen, ob eine Beziehung zwischen den beiden besteht. Diese Art von Hypothese wird in Zahlen ausgedrückt und hat spezifische Regeln und Grenzen. Die Nullhypothese wird aufgrund statistischer Daten, die während einer Reihe von Experimenten gesammelt wurden, entweder abgelehnt oder akzeptiert.
Einer der Hauptunterschiede zwischen einer qualitativen und einer quantitativen Hypothese besteht darin, dass sie sehr spezifische Grenzen hat. Ein Beispiel für eine Nullhypothese könnte sein „fünf zusätzliche Stunden Lernzeit pro Woche führen zu einem höheren Notendurchschnitt bei College-Studenten“. Die Alternativhypothese würde wahrscheinlich sagen, dass „fünf zusätzliche Stunden Lernzeit pro Woche den Notendurchschnitt von College-Studenten nicht erhöhen“. Um die Nullhypothese abzulehnen oder zu akzeptieren, müssten experimentelle Daten über einen bestimmten Zeitraum aufgezeichnet werden.
Die meisten Studien, die darauf abzielen, eine quantitative Hypothese zu testen, messen Daten auf der Grundlage statistischer Signifikanz, was bedeutet, dass die Fehlerwahrscheinlichkeit gering ist. Für den Fall, dass der Einfluss der Studienzeit auf den Notendurchschnitt von College-Studenten nachgewiesen oder widerlegt wird, wird höchstwahrscheinlich eine Kontrollgruppe getestet. Die Verhaltensweisen und Umgebungen dieser Gruppen werden normalerweise von den Forschern kontrolliert. Daten würden auch von einer Gruppe von Schülern erhalten, deren Verhalten und Umgebung nicht kontrolliert wurden.
Da sich eine quantitative Hypothese und eine Forschungsstudie auf numerische Daten stützen, werden die Ergebnisse eines Experiments oder einer Umfrage in mathematische Werte übersetzt. Viele Marktforschungsstudien verwenden beispielsweise Skalen, die jeder Antwort einen numerischen Wert zuordnen. Eine Antwort von „stimme zu“ kann der Zahl „4“ entsprechen, während eine Antwort von „stimme nicht zu“ der Zahl „2“ entsprechen kann. Wenn das gesamte Umfragefeedback aufgezeichnet und analysiert wurde, wird jeder Zahl ein Prozentsatz basierend auf der Gesamtzahl der Antworten zugewiesen.
Statistische Analysen werden häufig verwendet, um die Ergebnisse von Umfragen und experimentellen Daten zu untersuchen. Ob die quantitative Hypothese abgelehnt oder akzeptiert wird, hängt vom numerischen Ergebnis der Analyse ab. Muss beispielsweise der Notendurchschnitt mindestens 3.5 betragen, um eine direkte Wirkung der Studienzeit nachzuweisen, würde ein Durchschnitt von 3.45 zu einer Ablehnung der quantitativen Hypothese führen.