Hypothèse

Qu'est-ce qu'une hypothèse ?

Une hypothèse est une supposition qui n'est ni prouvée ni réfutée. Dans le processus de recherche, une hypothèse est émise au tout début et l'objectif est de rejeter ou de ne pas rejeter l'hypothèse. Pour rejeter ou ne pas rejeter une hypothèse, des données, provenant par exemple d'une expérience ou d'une enquête, sont nécessaires et sont ensuite évaluées à l'aide d'un test d'hypothèse.

En général, les hypothèses sont formulées à partir d'une analyse documentaire. Sur la base de cette analyse, vous pouvez alors justifier la raison pour laquelle vous avez formulé l'hypothèse de cette manière.

Un exemple d'hypothèse pourrait être le suivant : "Les hommes gagnent plus que les femmes à poste égal en Autriche".

Pour tester cette hypothèse, vous avez besoin de données, provenant par exemple d'une enquête, et d'un test d'hypothèse approprié, tel que le test t ou l'analyse de corrélation. Ne vous inquiétez pas, DATAtab vous aidera à choisir le bon test d'hypothèse.

Comment formuler une hypothèse ?

Pour formuler une hypothèse, il faut d'abord définir une question de recherche. Une hypothèse formulée avec précision sur la population peut ensuite être dérivée de la question de recherche, par exemple : les hommes gagnent plus que les femmes pour un même emploi en Autriche.

Les hypothèses ne sont pas de simples énoncés ; elles sont formulées de manière à pouvoir être testées à l'aide des données collectées au cours du processus de recherche.

Pour tester une hypothèse, il est nécessaire de définir exactement quelles variables sont impliquées et comment elles sont liées. Les hypothèses sont donc des suppositions sur les relations de cause à effet ou les associations entre les variables.

Qu'est-ce que l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative ?

Il y a toujours deux hypothèses qui sont exactement opposées l'une à l'autre ou qui affirment le contraire. Ces hypothèses opposées sont appelées hypothèse nulle et hypothèse alternative et sont abrégées par H0 et H1.

L'hypothèse que vous souhaitez tester ou que vous avez déduite de la théorie indique généralement qu'il existe un effet, par exemple, que le sexe a un effet sur le salaire. Cette hypothèse est appelée hypothèse alternative.

L'hypothèse nulle indique généralement qu'il n'y a pas d'effet, par exemple : le sexe n'a pas d'effet sur le salaire. Dans un test d'hypothèse, seule l'hypothèse nulle peut être testée ; l'objectif est de déterminer si l'hypothèse nulle est rejetée ou non.

Types d'hypothèses

Quels sont les types d'hypothèses disponibles ? La distinction la plus courante est celle entre les hypothèses de différence et de corrélation, ainsi que les hypothèses dirigées et non dirigées.

Hypothèses différentielles et de corrélation

Les hypothèses de différence sont utilisées lorsqu'il s'agit de distinguer différents groupes, par exemple, le groupe des hommes et le groupe des femmes. Les hypothèses de corrélation sont utilisées lorsqu'il s'agit de tester la relation ou la corrélation entre des variables, par exemple, la relation entre l'âge et la taille.

Hypothèses de différence

Les hypothèses de différence testent l'existence d'une différence entre deux ou plusieurs groupes.

Voici quelques exemples d'hypothèses de différence :

• Le "groupe" des hommes gagne plus que le "groupe" des femmes.
• Les fumeurs ont un risque plus élevé d'infarctus que les non-fumeurs.
• Il existe une différence entre l'Allemagne, l'Autriche et la France en termes d'heures travaillées par semaine.

Ainsi, une variable est toujours une variable catégorielle, par exemple, le sexe (homme, femme), le statut tabagique (fumeur, non-fumeur) ou le pays (Allemagne, Autriche et France) ; l'autre variable est au moins une variable ordinale, par exemple, le salaire, le pourcentage de risque d'infarctus ou le nombre d'heures travaillées par semaine.

Hypothèses de corrélation

Les hypothèses de corrélation testent les corrélations entre deux variables, par exemple la taille et le poids corporel.

Les hypothèses de corrélation sont, par exemple, les suivantes :

• Plus une personne est grande, plus elle est lourde.
• Plus une voiture est puissante, plus sa consommation de carburant est élevée.
• Plus les notes en mathématiques sont bonnes, plus le salaire futur sera élevé.

Comme le montrent les exemples, les hypothèses de corrélation prennent souvent la forme suivante : "Plus il y a de..., plus il y a de...". Ainsi, au moins deux variables à échelle ordinale sont examinées.

Hypothèses dirigées et non dirigées

Les hypothèses sont divisées en hypothèses dirigées et non dirigées ou en hypothèses unilatérales et bilatérales. Si l'hypothèse contient des mots tels que "meilleur que" ou "pire que", elle est généralement dirigée.

Dans le cas d'une hypothèse non dirigée, on trouve souvent dans la formulation des éléments de base tels que "il y a une différence entre", mais il n'est pas précisé dans quel sens se situe la différence.

• Dans le cas d'une hypothèse non dirigée, la seule chose qui nous intéresse est de savoir s'il existe une différence de valeur entre les groupes considérés.
• Dans une hypothèse dirigée, l'intérêt est de savoir si un groupe a une valeur supérieure ou inférieure à l'autre.

Hypothèses non dirigées

Les hypothèses non dirigées testent l'existence d'une relation ou d'une différence, peu importe le sens de la relation ou de la différence. Dans le cas d'une hypothèse de différence, cela signifie qu'il y a une différence entre deux groupes, mais cela ne dit pas si l'un des groupes a une valeur plus élevée.

• Il existe une différence entre le salaire des hommes et celui des femmes (mais on ne dit pas qui gagne le plus !).
• Il y a une différence de risque d'infarctus entre les fumeurs et les non-fumeurs (mais on ne dit pas qui a le risque le plus élevé !).

En ce qui concerne une hypothèse de corrélation, cela signifie qu'il existe une relation ou une corrélation entre deux variables, mais on ne dit pas si cette relation est positive ou négative.

• Il existe une corrélation entre la taille et le poids.
• Il existe une corrélation entre la puissance et la consommation de carburant des voitures.

Dans les deux cas, il n'est pas précisé si cette corrélation est positive ou négative !

Hypothèses orientées

Les hypothèses dirigées indiquent en outre le sens de la relation ou de la différence. Dans le cas de l'hypothèse de différence, on indique quel groupe a une valeur supérieure ou inférieure.

• Les hommes gagnent plus que les femmes
• Les fumeurs ont un risque plus élevé de crise cardiaque que les non-fumeurs.

Dans le cas d'une hypothèse de corrélation, on indique si la corrélation est positive ou négative.

• Plus une personne est grande, plus elle est lourde.
• Plus une voiture est puissante, plus elle est économe en carburant.

La valeur p pour les hypothèses dirigées

En général, les logiciels statistiques calculent toujours le test non dirigé et fournissent également la valeur p correspondante.

Pour obtenir la valeur p de l'hypothèse dirigée, il faut d'abord vérifier si l'effet est dans la bonne direction. Ensuite, la valeur p doit être divisée par deux. En effet, le seuil de signification n'est pas divisé en deux parties, mais en une seule. Vous trouverez plus d'informations à ce sujet dans le tutoriel sur la valeur p.

Si vous sélectionnez "unilatéral" dans DATAtab pour le test d'hypothèse calculé, la conversion se fait automatiquement et vous n'avez plus qu'à lire le résultat.

Instructions étape par étape pour tester les hypothèses

• Recherche documentaire
• Formulation de l'hypothèse
• Définir le niveau de l'échelle
• Déterminer le niveau de signification
• Détermination du type d'hypothèse
• Quel test d'hypothèse est adapté au niveau d'échelle et au type d'hypothèse ?

Le prochain didacticiel porte sur les tests d'hypothèse. Vous apprendrez ce que sont les tests d'hypothèse, comment trouver le bon test et comment l'interpréter.