Een hypothese is een gestelde veronderstelling die empirisch wordt getest om de mogelijke uitkomsten of relaties tussen variabelen in een onderzoek te voorspellen of te verklaren.

Hypothesen

Voor het opstellen van hypothesen heb je eerst aannames nodig. Aannames zijn de basisvoorwaarden of veronderstellingen die je maakt voordat je een hypothese kunt formuleren. Een aanname is dus een algemene verwachting over de resultaten, terwijl een hypothese een toetsbare veronderstelling is over de uitkomsten in de populatie van je onderzoek.

Deze aannames kunnen gebaseerd zijn op eerdere observaties, theoretisch kader, ervaringen of logische redeneringen.

Bijvoorbeeld, stel dat je een hypothese wilt opstellen over het effect van temperatuur op de groei van planten. Voordat je deze hypothese kunt formuleren, moet je aannames maken, zoals: “hogere temperaturen bevorderen de groei van planten” of “lagere temperaturen remmen de groei van planten.” Deze aannames vormen de basis waarop je hypothese wordt gebouwd.

Een ander voorbeeld kan zijn in de sociale wetenschappen, waar je een hypothese wilt opstellen over het verband tussen sociale media-gebruik en welzijn. Voordat je dit kunt doen, moet je aannames maken, zoals: “meer tijd besteed aan sociale media leidt tot een lager welzijnsniveau” of “actief zijn op sociale media bevordert het welzijn.” Deze aannames vormen de basis voor het formuleren van je hypothese over dit verband.

Kortom, aannames zijn cruciaal voor het opstellen van hypothesen omdat ze dienen als de initiële veronderstellingen die je nodig hebt om een richting te bepalen voor je onderzoek of analyse. Zonder aannames zou het moeilijk zijn om gerichte hypothesen te formuleren die kunnen worden getest en gevalideerd.

Aannames vinden

Zoals hierboven is vermeld, zijn aannames essentieel voor het opstellen van hypotheses. Deze aannames worden vaak gevonden in de criteria of vereisten die aan het begin van het onderzoek zijn vastgesteld. Deze criteria gaan over haalbaarheid, wenselijkheid en levensvatbaarheid, waarop aannames kunnen worden gebaseerd.

Stel je voor dat een van de wensen van je opdrachtgever is dat Branding een belangrijke rol speelt (een criterium van wenselijkheid). Op basis van deze harde eis, namelijk Branding, kun je een aanname maken dat branding het probleem van de opdrachtgever zal oplossen. Met behulp van literatuuronderzoek, veldonderzoek of gesprekken met experts kun je deze aanname onderbouwen en eventueel testen, om vervolgens de hypothese te bevestigen of te weerleggen.

Een andere benadering is om aannames te maken op basis van literatuuronderzoek, marktonderzoek, trendanalyse of gesprekken met experts of collega’s. Natuurlijk kun je ook aannames koppelen aan verschillende andere criteria, zoals uitgelegd in deze beschrijving (klik hier). Vervolgens kun je de aannames omvormen tot hypotheses voor verdere onderzoek.

Hypothesen opstellen, stappenplan

De eerste stap in het proces is om zoveel mogelijk aannames te verzamelen en op te schrijven. Deze aannames worden gebruikt als basis om hypothesen op te stellen die vervolgens verder onderzocht kunnen worden.

Het wordt sterk aangeraden om minimaal 50 hypothesen te formuleren op basis van deze aannames. Het doel is om een breed scala aan mogelijke veronderstellingen te verkennen en te onderzoeken. Daarom is het belangrijk om zoveel mogelijk hypotheses te genereren.

Nadat alle hypotheses zijn geformuleerd, is de volgende stap om ze te rangschikken naar hun relevantie voor het onderzoek. Deze rangschikking kan worden gedaan door de onderzoeker zelf, in samenwerking met teamleden, of in overleg met belanghebbenden zoals doelgroepen, de opdrachtgever of experts. Het doel is om de hypothesen te selecteren die het meest veelbelovend lijken en waarbij veel testen mogelijk zijn, zodat triangulatie kan worden toegepast.

Uiteindelijk worden meestal 3 tot 6 hypothesen gekozen die het hoogst scoren in de rangschikking. Deze hypothesen worden beschouwd als de focus van het verdere onderzoek, waarbij triangulatie wordt toegepast om de betrouwbaarheid en validiteit van de bevindingen te versterken door verschillende bronnen en methoden te combineren.

Hypothesen SMART maken

Een goede hypothese is altijd specifiek, meetbaar, acceptabel, realistisch en tijdgebonden, dus zeer SMART. Idealiter omvat een hypothese een oorzaak-en-gevolgverklaring en wordt deze in cijfers uitgedrukt, waardoor deze meetbaar wordt. Het is van groot belang om termen in de hypothese operationeel te maken, zodat ze duidelijk en meetbaar zijn.

Hier volgen voorbeelden van goede hypothesen:

• 1. Als we product X lanceren, zal de omzet van het bedrijf met 20% stijgen ten opzichte van het jaar 2023.
• 2. Als we AI implementeren voor marketingdoeleinden, zal de afdeling Marketing efficiënter werken en zullen de kosten voor marketinguitgaven met 20% dalen.

Elke hypothese moet worden toegelicht met een onderbouwing waarom deze hypothese juist is, ondersteund door bronnen.

Het is cruciaal om elke hypothese afzonderlijk te blijven testen met behulp van een experimentplan, omdat sommige hypothesen mogelijk worden verworpen terwijl andere worden bevestigd. Zoals eerder vermeld, is het ook essentieel om de termen in de hypothese meetbaar te maken en deze vervolgens te ondersteunen met bewijs.

Lees eventueel ook: https://boommanagement.nl/artikel/de-businesshypothese-definitie-en-de-kenmerken