Une hypothèse quantitative contient une proposition nulle et une proposition alternative qui est soit prouvée soit réfutée par une analyse statistique. Le processus suppose qu’une variable indépendante affecte une variable dépendante et une expérience est menée pour voir s’il existe une relation entre les deux. Ce type d’hypothèse est exprimé en termes numériques et a des règles et des limites spécifiques. L’hypothèse nulle est soit rejetée soit acceptée à la suite de données statistiques recueillies au cours d’une série d’expériences.
L’une des principales différences entre une hypothèse qualitative et une hypothèse quantitative est qu’elle a des limites très spécifiques. Un exemple d’hypothèse nulle pourrait être cinq heures d’étude supplémentaires par semaine entraînent une moyenne pondérée cumulative plus élevée chez les étudiants universitaires. L’hypothèse alternative indiquerait probablement que cinq heures supplémentaires de temps d’étude par semaine n’augmentent pas la moyenne pondérée cumulative des étudiants. Afin de rejeter ou d’accepter l’hypothèse nulle, les données expérimentales devraient être enregistrées sur une période de temps spécifiée.
La plupart des études qui visent à tester une hypothèse quantitative mesurent les données en fonction de la signification statistique, ce qui signifie qu’il y a une faible possibilité d’erreur. Dans le cas de prouver ou de réfuter l’effet du temps d’étude sur les moyennes pondérées cumulatives des étudiants de niveau collégial, un groupe témoin serait très probablement testé. Les comportements et les environnements de ces groupes sont généralement contrôlés par les chercheurs. Les données seraient également obtenues auprès d’un groupe d’élèves dont les comportements et les environnements n’étaient pas contrôlés.
Étant donné qu’une hypothèse quantitative et une étude de recherche reposent sur des données numériques, les résultats d’une expérience ou d’enquêtes sont traduits en valeurs mathématiques. Par exemple, de nombreuses études de marché utilisent des échelles qui attribuent une valeur numérique à chaque réponse. Une réponse « d’accord » peut correspondre au chiffre « 4 », tandis qu’une réponse « en désaccord » peut correspondre au chiffre « 2 ». Lorsque tous les commentaires de l’enquête sont enregistrés et analysés, un pourcentage basé sur le nombre total de réponses est ensuite attribué à chaque numéro.
L’analyse statistique est souvent utilisée pour examiner les résultats d’enquêtes et de données expérimentales. Le rejet ou l’acceptation de l’hypothèse quantitative dépend du résultat numérique de l’analyse. Par exemple, si la moyenne pondérée cumulative doit être d’au moins 3.5 pour prouver que le temps d’étude a un effet direct, une moyenne de 3.45 entraînerait le rejet de l’hypothèse quantitative.