Il existe différents types d’hypothèses dans la recherche scientifique. De l’hypothèse nulle, générale ou théorique, à l’hypothèse complémentaire, alternative ou de travail.
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Qu’est-ce qu’une hypothèse ?
Mais qu’est-ce qu’une hypothèse exactement et à quoi sert-elle ? Les hypothèses précisent les caractéristiques et les résultats possibles qui peuvent exister entre certaines variables à étudier.
A travers la méthode scientifique, un chercheur doit essayer de vérifier la validité de son hypothèse initiale (ou principale). C’est ce qu’on appelle souvent l’hypothèse de travail. A d’autres moments, le chercheur a plusieurs hypothèses complémentaires, ou alternatives, en tête.
Lorsque nous examinons ces hypothèses de travail et alternatives, nous trouvons trois sous-types : les hypothèses attributionnelles, causales et associatives. Les hypothèses générales ou théoriques servent à établir une relation (négative ou positive) entre les variables, tandis que les hypothèses de travail et alternatives sont celles qui permettent de quantifier efficacement cette relation.
En revanche, l’hypothèse nulle est celle qui traduit l’absence de lien appréciable entre les variables étudiées. Dans le cas où la validité des hypothèses de travail et des hypothèses alternatives ne peut être prouvée, l’hypothèse nulle est acceptée comme correcte.
Bien que les types d’hypothèses ci-dessus soient considérés comme les plus courants, il existe également des hypothèses relatives et conditionnelles. Dans cet article, nous allons découvrir tous les types d’hypothèses, et comment elles sont utilisées dans la recherche scientifique.
À quoi servent les hypothèses ?
Toute étude scientifique doit commencer par une ou plusieurs hypothèses à confirmer ou infirmer.
Une hypothèse n’est rien d’autre qu’une conjecture qui peut être confirmée, ou non, par une étude scientifique. En d’autres termes, les hypothèses sont la façon dont les scientifiques énoncent le problème, en établissant des relations possibles entre les variables.
Types d’hypothèses utilisées dans une étude scientifique
Il existe plusieurs critères qui peuvent être suivis lors de la classification des types d’hypothèses utilisées en science.
Hypothèse nulle
L’hypothèse nulle fait référence au fait qu’il n’existe pas de relation entre les variables étudiées. Elle est également appelée « hypothèse d’absence de relation », mais ne doit pas être confondue avec une relation négative ou inverse. En termes simples, les variables étudiées ne semblent pas suivre un modèle particulier.
L’hypothèse nulle est acceptée si l’étude scientifique aboutit à ce que l’hypothèse de travail et l’hypothèse alternative ne soient pas observées.
Exemple
« Il n’y a pas de relation entre l’orientation sexuelle des personnes et leur capacité de gain ».
Hypothèses générales ou théoriques
Les hypothèses générales ou théoriques sont celles que les scientifiques établissent préalablement à l’étude et de manière conceptuelle, sans quantifier les variables.Généralement, l’hypothèse théorique découle de processus de généralisation à travers certaines observations préliminaires sur le phénomène qu’ils souhaitent étudier.
Exemple
« Plus le niveau d’éducation est élevé, plus le salaire est élevé ».Il existe plusieurs sous-types au sein des hypothèses théoriques. Les hypothèses de différence, par exemple, affirment qu’il existe une différence entre deux variables, mais ne mesurent pas son intensité ou sa magnitude. Exemple : « A la faculté de psychologie, il y a un plus grand nombre d’étudiantes que d’étudiants ».
Hypothèse de travail
L’hypothèse de travail est celle qui sert à essayer de démontrer une relation spécifique entre des variables à travers une étude scientifique.Ces hypothèses sont vérifiées ou réfutées au moyen de la méthode scientifique, c’est pourquoi on les appelle parfois aussi « hypothèses opérationnelles ».En général, les hypothèses de travail découlent d’une déduction : à partir de certains principes généraux, le chercheur suppose certaines caractéristiques d’un cas particulier. Les hypothèses de travail ont plusieurs sous-types : associatif, attributif et causal.
3.1. Associatif
L’hypothèse associative spécifie une relation entre deux variables. Dans ce cas, si l’on connaît la valeur de la première variable, on peut prédire la valeur de la seconde.
Exemple
« Il y a deux fois plus d’élèves inscrits en première année de lycée qu’en deuxième année de lycée ».
3.2. Hypothèse attributive
L’hypothèse attributive est celle qui est utilisée pour décrire les faits qui se produisent entre les variables. Elle est utilisée pour expliquer et décrire des phénomènes réels et mesurables. Ce type d’hypothèse ne contient qu’une seule variable.
Exemple
« La plupart des sans-abri ont entre 50 et 64 ans ».
3.3. Causale
L’hypothèse causale établit une relation entre deux variables. Lorsque l’une des deux variables augmente ou diminue, l’autre augmente ou diminue. L’hypothèse causale établit donc une relation de cause à effet entre les variables étudiées. Pour identifier une hypothèse causale, il faut établir un lien de cause à effet, ou une relation statistique (ou probabiliste). Il est également possible de vérifier cette relation par la réfutation d’explications alternatives. Ces hypothèses suivent la prémisse : « Si X, alors Y ».
Exemple
« Si un joueur s’entraîne 1 heure supplémentaire chaque jour, son pourcentage de lancers réussis augmente de 10% ».
Hypothèses alternatives
Les hypothèses alternatives tentent d’apporter une réponse à la même question que les hypothèses de travail. Cependant, comme on peut le déduire de son nom, l’hypothèse alternative explore des relations et des explications différentes. De cette façon, il est possible d’étudier différentes hypothèses au cours d’une seule étude scientifique.
Autres types d’hypothèses utilisées en science
Il existe d’autres types d’hypothèses qui ne sont pas aussi courantes, mais qui sont également utilisées dans différents types de recherche. Elles sont les suivantes.
Hypothèses relatives
Les hypothèses relatives enregistrent l’influence de deux ou plusieurs variables sur une autre variable.
Exemple
« L’effet de la baisse du PIB par habitant sur le nombre de personnes ayant un régime de retraite privé est inférieur à l’effet de la baisse des dépenses publiques sur le taux de malnutrition des enfants ».
- Variable 1 : baisse du PIB
- Variable 2 : baisse des dépenses publiques
- Variable dépendante : nombre de personnes ayant un plan de retraite privé
Hypothèses conditionnelles
Les hypothèses conditionnelles sont utilisées pour indiquer qu’une variable dépend de la valeur de deux autres variables. C’est un type d’hypothèse très similaire aux hypothèses causales, mais dans ce cas il y a deux variables « cause » et une seule variable « effet ».
Exemple
« Si le joueur reçoit un carton jaune et est également averti par le quatrième officiel, il doit être exclu du jeu pendant 5 minutes ».
- Cause 1 : recevoir un carton jaune
- Cause 2 : être averti
- Effet : être exclu du jeu pendant 5 minutes.Comme on le voit, pour que la variable « effet » se produise, il faut que non seulement une des deux variables « cause » soit remplie, mais les deux.
Autres types d’hypothèses
Les types d’hypothèses que nous avons expliqués sont les plus couramment utilisés dans la recherche scientifique et universitaire. Cependant, elles peuvent également être classées sur la base d’autres paramètres.
Hypothèses probabilistes
Ces types d’hypothèses indiquent qu’il existe une relation probable entre deux variables. C’est-à-dire que la relation est vraie dans la majorité des cas étudiés.
Exemple
« Si l’étudiant ne passe pas 10 heures par jour à lire, il échouera (probablement) au cours ».
Hypothèses déterministes
Les hypothèses déterministes indiquent des relations entre variables qui sont toujours vraies, sans exception.
Exemple
« Si un joueur ne porte pas de crampons, il ne pourra pas jouer dans le match ».
« Si un joueur ne porte pas de crampons, il ne pourra pas jouer dans le match ».