Hipotezy badawcze - 5 najpopularniejszych rodzajów

Dziś bierzemy na warsztat temat, który niejednego studenta przyprawia o dreszcze, a statystyka na myśl przywołuje koszmary z wieloma cyframi po przecinku. Mowa o hipotezach badawczych! Choć brzmi to sucho i poważnie, obiecuję, że zaraz zmieni się w nieoczekiwanie zabawną podróż przez świat analizy statystycznej. W dzisiejszym wpisie omówimy najpopularniejsze rodzaje hipotez badawczych: korelacyjne, porównawcze, regresyjne, mediacyjne i moderacyjne. A to wszystko okraszone humorystycznymi przykładami oraz opisami testów statystycznych, które można zastosować do ich weryfikacji.

1. Hipotezy korelacyjne - kiedy coś jest powiązane (albo i nie jest)

Hipoteza korelacyjna to rodzaj hipotezy, która bada, czy dwie zmienne są ze sobą powiązane. Nie oznacza to, że jedna zmienna wpływa na drugą – może po prostu istnieć między nimi tajemniczy związek, na przykład im więcej kawy wypijesz, tym bardziej śpisz na siedząco na wykładach.

Przykłady hipotez korelacyjnych:

1. Istnieje pozytywna korelacja między ilością wypitej kawy a częstotliwością występowania przymkniętych oczu na spotkaniach zespołowych.

2. Istnieje korelacja między liczbą złych dni na włosy a spadkiem pewności siebie podczas rozmów kwalifikacyjnych.

3. Im więcej czasu spędzasz na oglądaniu zdjęć kotów w pracy, tym mniejsza jest twoja produktywność.

   
   

Testy statystyczne do weryfikacji: Aby sprawdzić korelację, możemy użyć współczynnika korelacji r Pearsona dla zmiennych o rozkładzie normalnym lub korelacji rangowej rho Spearmana dla danych o rozkładach niezgodnych z normalnym. W badaniach ankietowych, gdzie często używa się kwestionariuszy badawczych, sprawdzanie korelacji to podstawowy sposób analizy danych.

2. Hipotezy porównawcze - kto jest lepszy?

Hipotezy porównawcze są próba odpowiedzi na pytanie, czy dwie grupy (lub ich większa liczba) różnią się między sobą w jakiś sposób. Przykładem może być porównanie efektywności między dwiema grupami: tymi, którzy wierzą w swoje własne przepowiednie, i tymi, którzy sprawdzają horoskopy.

Przykłady hipotez porównawczych:

1. Ludzie, którzy pracują zdalnie w piżamach, są bardziej zadowoleni z pracy niż osoby, które w trakcie wideokonferencji zakładają garnitury.

2. Ranne ptaszki osiągają wyższą efektywność w pracy w stosunku do nocnych marków, szczególnie między godziną 8 a 10 rano.

3. Osoby, które na egzaminie mają wyraz twarzy sugerujący pełną pewność siebie, uzyskują lepsze wyniki niż ci, którzy patrzą na arkusz testowy z wyrazem czystego przerażenia.

   
   

Testy statystyczne do weryfikacji: Aby sprawdzić różnice między dwiema grupami, często stosuje się test t Studenta dla prób niezależnych. Jeśli badamy więcej niż dwie grupy, warto skorzystać z analizy wariancji (ANOVA). Oczywiście wszystko zależy, czy zmienne mają rozkład normalny, bo jeśli nie, to właściwe będą testu takie jak test U Manna-Whitneya lub H Kruskala-Wallisa. Sytuacji nie pomaga również fakt, że gdy mamy zmienne zależne - wtedy liczba możliwych do wykorzystania testów wzrasta o takie testy jak: test Cochrana, test Wilcoxona, test t Studenta dla prób zależnych czy test Friedmana. Oczywiście nie zapomnijmy o testach post hoc jak np. NIR, test Tuckeya czy test Duncana, które pozwolą nam wskazać, między którymi grupami występują różnice (w przypadku porównywania więcej niż dwóch grup).

3. Hipotezy regresyjne - przewidywanie przyszłości

Hipotezy regresyjne służą do sprawdzania, czy pewna zmienna (lub zestaw zmiennych) może przewidywać wartość innej zmiennej. To właśnie te hipotezy sprawiają, że poczujesz się jak wróżbita w trakcie analizy statystycznej.

Przykłady hipotez regresyjnych:

1. Częstotliwość przeglądania memów w pracy może przewidywać liczbę godzin prokrastynacji każdego tygodnia.

2. Długość przebywania na deszczu może przewidywać poziom niezadowolenia z życia podczas danego dnia.

3. Liczba godzin snu przed dniem pracy może przewidywać liczbę filiżanek kawy wypitych do południa.

   
   

Testy statystyczne do weryfikacji: W analizie regresyjnej stosujemy regresję liniową lub wieloraką regresję liniową w przypadku większej liczby predyktorów. W kwestionariuszach badawczych i ankietach można badać zależności między zmiennymi w modelach regresyjnych, by lepiej przewidzieć wyniki na podstawie danych.

4. Hipotezy mediacyjne - co stoi pomiędzy?

Hipotezy mediacyjne sprawdzają, czy istnieje tzw. zmienna pośrednicząca, czyli coś, co wyjaśnia związek między dwoma zmiennymi. To jak odkrycie, że pomiędzy człowiekiem a jego kawą stoi jeszcze... senność.

Przykłady hipotez mediacyjnych:

1. Poziom wyspania pełni rolę mediatora między godziną rozpoczęcia dnia pracy a liczbą błędów popełnianych przy wysyłaniu e-maili.

2. Poziom serotoniny pełni rolę mediatora w relacji między słonecznym dniem a liczbą uśmiechów w ciągu dnia.

3. Poziom spożycia cukru mediacyjnie wpływa na relację między długością lunchu a produktywnością popołudniową.

   
   

Testy statystyczne do weryfikacji: Analiza mediacji może być przeprowadzana za pomocą metod takich jak test Sobela lub korzystając z bardziej złożonych modeli za pomocą ścieżek w SEM (Structural Equation Modeling).

5. Hipotezy moderacyjne - gdy związek zależy od czegoś

Hipotezy moderacyjne testują, czy relacja między dwiema zmiennymi różni się w zależności od trzeciej zmiennej. Jeśli kiedykolwiek zauważyłeś, że kawa działa na Ciebie inaczej niż na kolegę z biura, to właśnie efekt moderacji!

Przykłady hipotez moderacyjnych:

1. Związek między ilością wypitej kawy a zmęczeniem jest moderowany przez godziny snu. Im mniej snu, tym większe efekty daje kawa.

2. Relacja między motywacją a efektywnością jest moderowana przez dostęp do Internetu. Im więcej Internetu, tym mniejsza efektywność.

3. Związek między dobrym humorem a produktywnością jest moderowany przez długość spotkań zespołowych. Im dłuższe spotkania, tym mniejsza efektywność, niezależnie od humoru.

   
   

Testy statystyczne do weryfikacji: Do weryfikacji moderacji stosuje się analizę regresji z efektem interakcji lub bardziej zaawansowane modele moderacyjne, często analizowane w programach takich jak STATISTICA, SPSS lub R.

Rodzaje hipotez badawczych to bogaty, choć czasem skomplikowany obszar. Od hipotez korelacyjnych przez porównawcze, regresyjne, mediacyjne i moderacyjne, każdy z tych typów dostarcza nowych, ciekawych perspektyw w analizie badań i analizie statystycznej. Jeśli planujesz własne badania ankietowe lub kwestionariusz badawczy, zastanów się, która hipoteza najlepiej pasuje do twojego pytania badawczego. I pamiętaj, że nawet w najbardziej naukowych kwestiach można znaleźć trochę humoru, bo nic tak nie rozgrzewa jak statystyka – zwłaszcza z odrobiną śmiechu. Jeśli pojawiły się dodatkowe pytania lub wątpliwości to zachęcamy do bezpośredniego kontaktu z nami - na pewno znajdziemy jakieś rozwiązanie!

Skontaktuj się z nami