Hipoteze u istraživačkom radu, ključno su polazište istraživanja. Određuju podatke koje treba koristiti u obradi , određuju statističku obradu i zaključuju cijeli istraživački dio rada. Iskustvo nam pokazuje kako mnogi studenti i doktoranti čine nekoliko osnovnih pogrešaka kod definiranja hipoteza, što je kasnije teško ispraviti. Pa krenimo redom …
Greška br. 1 – Neprecizne hipoteze.
Za razliku od općih ciljeva, problema i svrhe diplomskog rada ili doktorata koji mogu biti definirani općenitije, hipoteze zahtjevaju preciznu operacionalizaciju. Na primjer “Postoji veza između inteligencije i obrazovanja” nije dobro postavljena hipoteza. Nedostaje joj preciznosti. Kakva veza? Kakvog obrazovanja? Kakve inteligencije (ako istražujemo neke specifične “vrste” inteligencije)? Takvu hipotezu potrebno je preformulirati i to na način koji će …
- odgovarati općim ciljevima i problemima diplomskog rada/doktorata i
- biti u skladu s dostupnim podacima kojima hipotezu možemo provjeriti
Primjer dobro postavljene hipoteze bi bio: “Postoji pozitivna povezanost (korelacija) između opće inteligencije i općeg uspjeha”. Uz uvjet da se rad bavi inteligencijom i obrazovnim uspjehom. Drugi uvjet je da smo u mogućnosti istim ispitanicima izmjeriti opću inteligenciju pomoću nekog testa i da su nam za njih dostupni podaci o općem uspjehu.
Hipoteza može biti i specifičnija, opet ovisno o cilju, temi istraživanja i dostupnim podacima. Na primjer “Postoji pozitivna korelacija između numeričke inteligencije i uspjeha u testu iz matematike” je još više specifična dobro postavljena hipoteza.
Greška br. 2 – Preusko postavljene hipoteze.
Zamislite da vam je tema diplomskog rada povezanost opće inteligencije i općeg uspjeha, a vaše hipoteze su sljedeće:
- Hipoteza: Postoji pozitivna korelacija između numeričke inteligencije i uspjeha u testu iz matematike”
- Hipoteza: Ne postoji statistički značajna razlika između učenika i učenica u numeričkoj inteligenciji
Hipoteze su dobro postavljene, mjerljive, imate testove numeričke inteligencije, i test iz matematike. Prikupili ste podatke i obradili ih i sve super … Ali nije super. Koja je tema rada? Opće inteligencija i opći uspjeh. Hipoteze su preuske. Tema rada se odnosi ne samo na numeričku inteligenciji i ne samo na uspjeh iz matematike. Treba ili proširiti hipoteze, što uključuje i druge podatke, odnosno dopunu podataka, ili je potrebno mijenjati temu rada. Fokusirati se samo na numeričku inteligenciju i uspjeh u matematici.
Vrlo često, i to treba imati na umu, tema rada, pa i hipoteze, određene su praktičnim razlozima, do kojih podataka možete doći, imate li na raspolaganju potrebne testove, možete li doći do ciljne populacije koju želite istražiti, kolika je ta populaciji i tako dalje.
Zato je vrlo važno sve to istražiti prije nego uopće predate nacrt istraživanja, a ne da se nađete pred zidom i jedino što vam ostaje je predaja novog nacrta.
Greška br. 3 – Podaci ne odgovaraju hipotezi.
Ovo je vjerojatno najčešće greška, osobito kod studenata i doktoranata koji imaju gomilu hipoteza, npr. ponekada i do 20 hipoteza i podhipoteza. Tada se lako dogodi da ne prikupite neki podatak koji je ključan za testiranje hipoteze. Na primjer ako je jedna hipoteza: “Postoji statistički značajna razlika u brzini reakcije na plavu svjetlost između osoba s plavim očima i osoba sa smeđim očima”, a u popratni upitnik nije stavljeno pitanje o boji očiju, ništa od testiranja hipoteze. U tom slučaju moguća su dva rješenja: Maknuti hipotezu, ako je moguće i ako nije ključna za cijeli rad, ili ponovo ići kod ispitanika i dopuniti potrebne podatke, što zahtjeva dodatno vrijeme, možda i troškove i vrlo je vjerojatno da se neće skupiti podaci od svih ispitanika jer neki neće biti dostupni, neki će odbiti i tako dalje.
Vrlo je važno provjeriti prije prikupljanja podataka, odgovaraju li podaci koje se planira prikupiti postavljenim hipotezama.
