Hypothese opstellen: definitie, soorten en voorbeelden

Een hypothese is een toetsbare bewering over het verband tussen twee of meer kenmerken, die je vooraf afleidt uit theorie of eerder onderzoek. Je legt haar vast voordat je gegevens verzamelt, en daarna ga je na of je data haar ondersteunen of weerleggen. Zo is een hypothese een voorlopig antwoord op je onderzoeksvraag.

Wat is een hypothese?

Een hypothese die je vooraf opstelt en toetst, hoort bij deductief onderzoek. Nel Verhoeven beschrijft dat in Wat is onderzoek? (2022) als onderzoek waarin je verwachtingen formuleert aan de hand van bestaande theorieën en modellen, en daarna gegevens verzamelt en analyseert om na te gaan of die theorieën standhouden. Deductief onderzoek is volgens haar theorietoetsend. De hypothese is de vorm waarin je zo’n verwachting zo precies opschrijft dat je haar kunt toetsen.

Een hypothese staat nooit los van je onderzoeksvraag. Je hoofdvraag zegt wat je wilt weten, je deelvragen splitsen die vraag op, en een hypothese geeft vooraf een antwoord op een deelvraag die naar een verband of verschil vraagt. Een beschrijvende deelvraag, zoals ‘Hoeveel eerstejaars wonen nog thuis?’, heeft geen hypothese nodig. Een deelvraag als ‘Hangt de woonsituatie van eerstejaars samen met eenzaamheid?’ wel.

Dat een hypothese moet kunnen sneuvelen, gaat terug op de filosoof Karl Popper en zijn Logik der Forschung (1935; in het Engels The Logic of Scientific Discovery, 1959). De Stanford Encyclopedia of Philosophy vat zijn standpunt zo samen: je kunt een algemene uitspraak nooit sluitend bewijzen met waarnemingen, terwijl één echt tegenvoorbeeld haar wel weerlegt. Falsifieerbaarheid, de mogelijkheid om weerlegd te worden, scheidt voor hem wetenschap van niet-wetenschap. Een theorie die een toets doorstaat, is daarmee niet bewezen maar ‘gecorroboreerd’: ze houdt voorlopig stand. Voor je scriptie betekent het dat je nooit schrijft dat je hypothese bewezen is, wel dat je resultaten haar ondersteunen. Bedenk ook dat een statistische hypothese over gemiddelden en samenhangen gaat: één afwijkende deelnemer weerlegt haar niet.

Waaraan voldoet een goede hypothese?

Verhoeven (2022) noemt eisen voor de uitspraken in een onderzoek die je direct op je hypothese kunt toepassen. Samen met twee vuistregels uit de praktijk geeft dat deze lijst:

• Toetsbaar. Je hypothese gaat over iets wat je kunt waarnemen of meten. Verhoeven geeft als tegenvoorbeelden ‘engelen bestaan’ en ‘Oranje is de beste’: uitspraken die speculatief en subjectief zijn en die je niet met gegevens kunt controleren.
• Weerlegbaar (falsifieerbaar). Een andere onderzoeker moet je verwachting met nieuw onderzoek kunnen bevestigen of juist verwerpen. Een hypothese als ‘studiestress kan samenhangen met slaap’ klopt altijd en zegt daardoor niets.
• Precies. Er mag volgens Verhoeven geen onduidelijkheid zijn over de personen of objecten waarover je iets zegt, over tijd en plaats, of over de begrippen die je gebruikt. ‘Studenten’ is te vaag; ‘eerstejaarsstudenten van één universiteit in hun eerste semester’ is precies.
• Onderbouwd. Je verwachting volgt uit theorie of eerder onderzoek, niet uit een gevoel. Daarom hangt elke hypothese aan je theoretisch kader.
• Eén bewering per hypothese. Twee verbanden in één zin kun je niet afzonderlijk toetsen: het ene kan kloppen en het andere niet.

Verhoeven merkt op dat de eis van toetsbaarheid vooral geldt voor kwantitatief onderzoek. In een kwalitatieve scriptie spelen hypotheses een andere rol.

Soorten hypotheses: nul en alternatief, gericht en ongericht

Hypotheses verschillen op drie punten: of ze een verband ontkennen of beweren, of ze een richting noemen, en of ze over een samenhang of een verschil gaan. De voorbeelden gaan steeds over slaap en tentamenresultaten.

Statistisch toets je de nulhypothese. Je berekent hoe groot de kans is op resultaten zoals de jouwe, of nog extremer, als er in de populatie geen verband of verschil is. Is die kans kleiner dan het significantieniveau dat je vooraf vastlegt, dan verwerp je de nulhypothese en ondersteunen je data de alternatieve hypothese. Is de kans groter, dan verwerp je de nulhypothese niet. Dat betekent niet dat er geen verband is, alleen dat je het niet hebt kunnen aantonen. Welk significantieniveau gebruikelijk is, lees je in je methodenboek of vraag je je begeleider.

Kies een gerichte hypothese alleen als je theorie een richting voorspelt. De keuze bepaalt ook je toets: bij een gerichte hypothese past een eenzijdige toets, bij een ongerichte een tweezijdige. Een samenhangshypothese toets je meestal met een correlatie of regressie, een verschilhypothese met een vergelijking van groepen, zoals een t-toets.

Een hypothese formuleren in vijf stappen

Deze volgorde brengt je van een onderzoeksvraag naar een hypothese die je kunt toetsen:

1. 1

   Kies de deelvragen die om een hypothese vragen

   Alleen een deelvraag naar een verband of verschil krijgt een hypothese. Beschrijvende deelvragen beantwoord je zonder.
2. 2

   Leid je verwachting af uit je theoretisch kader

   Schrijf in één zin op wat de theorie of eerdere studies voorspellen en waarom. Vind je geen reden voor een richting, dan formuleer je ongericht.
3. 3

   Benoem je variabelen, je groep en je periode

   Welk kenmerk verklaart (de onafhankelijke variabele) en welk kenmerk wordt verklaard (de afhankelijke variabele)? Over wie gaat het, en wanneer?
4. 4

   Kies een vorm: als-dan of hoe-hoe

   Een als-danhypothese past bij een voorwaarde of een groep: ‘Als studenten feedback krijgen op een conceptversie, dan halen ze een hoger cijfer voor hun eindversie dan studenten zonder feedback.’ Een hoe-hoehypothese past bij twee kenmerken die je op een schaal meet: ‘Hoe meer uren studenten per week reizen, hoe minder uren ze zelfstudie doen.’
5. 5

   Schrijf de nulhypothese erbij en controleer

   Is je hypothese toetsbaar, weerlegbaar en precies, en bevat ze één bewering? Leg haar aan je begeleider voor voordat je gegevens verzamelt.

Operationaliseren: van begrip naar meetbare variabele

Je kunt een hypothese pas toetsen als je weet hoe je de begrippen erin meet. Dat vertalen heet operationaliseren. Piet Verschuren en Hans Doorewaard omschrijven het in Het ontwerpen van een onderzoek (2021) als het vertalen van kernbegrippen in concrete en waarneembare termen: je geeft aan welke concrete zaken onder een begrip vallen, en welke niet.

Je begint met een definitie uit je theoretisch kader. Heeft een begrip meer kanten, dan onderscheid je dimensies. Per dimensie kies je indicatoren: waarneembare kenmerken die laten zien hoe iemand op het begrip scoort. Ten slotte bepaal je hoe je meet: met welke vraag, welke antwoordmogelijkheden en welk meetniveau. Voor de voorbeelden over slaap ziet dat er zo uit:

• Slaapduur: het aantal uren dat een student per nacht slaapt. Je vraagt: ‘Hoeveel uur sliep je gemiddeld per nacht in de tentamenweek?’ en noteert het antwoord in uren.
• Tentamencijfer: het gemiddelde van de cijfers die de student in die tentamenweek haalde, zoals hij of zij die opgeeft, op een schaal van 1 tot 10.

Gebruik waar het kan een bestaand meetinstrument dat al is getest, en vermeld de bron. Zelfgemaakte vragen probeer je eerst uit bij een paar mensen uit je doelgroep. Of je meet wat je wilt meten, heet begripsvaliditeit; hoe je die onderbouwt, lees je in de gids over validiteit en betrouwbaarheid. Verhoeven (2022) besteedt aparte paragrafen aan operationaliseren bij kwantitatief en bij kwalitatief onderzoek. In kwalitatief onderzoek vertaal je een begrip meestal niet in een meetschaal, maar in onderwerpen en open vragen voor je topiclijst.

Verzonnen voorbeeld: van onderzoeksvraag tot hypotheses

Het onderzoek en de studente hieronder zijn verzonnen; de eenzaamheidsschaal bestaat echt.

Elke hypothese bevat één bewering, noemt de groep en is gekoppeld aan een meetinstrument, en bij elke hypothese hoort een nulhypothese. Hypothese 1 en 3 vragen om een vergelijking van groepen, hypothese 2 om een correlatie.

Hypotheses in kwalitatief onderzoek

Heeft kwalitatief onderzoek hypotheses nodig? Meestal niet. Volgens Baarda e.a. in het Basisboek kwalitatief onderzoek (2021) heeft kwalitatief onderzoek veelal een verkennend karakter: je doet het vaak juist omdat je nog weinig weet van het verschijnsel. Je werkt dan met een open onderzoeksvraag, niet met een bewering die je vooraf vastlegt en toetst.

Verhoeven (2022) noemt inductief onderzoek theorievormend: je verzamelt gegevens en ontwikkelt gaandeweg een theorie. Inductie en deductie vullen elkaar volgens haar aan: wat je inductief ontwikkelt, kan daarna deductief worden getoetst. Boeije en Bleijenbergh wijzen er in Analyseren in kwalitatief onderzoek (2023) op dat de resultaten van kwalitatief onderzoek zelf uit exploratieve hypotheses kunnen bestaan. Het gaat dan om het begrijpen van verbanden, niet om hoe vaak ze voorkomen, en een later onderzoek, bijvoorbeeld met een vragenlijst, kan ze toetsen. In een kwalitatieve scriptie is een hypothese dus eerder een uitkomst dan een startpunt.

Helemaal zonder verwachtingen begin je niet. Volgens Verhoeven heb je ook bij inductief onderzoek verwachtingen, alleen berusten die niet op een theorie of model. Zo’n verwachting toets je op een kwalitatieve manier: niet met cijfers, maar door goed naar je teksten, interviews of observaties te kijken, of door nieuwe gegevens te verzamelen. Baarda e.a. spreken van sensitizing concepts: ideeën uit de literatuur die helpen bij je topiclijst en je analyse, zolang je oppast voor tunnelvisie.

Om een verwachting aan interviews te toetsen, heb je zorgvuldige transcripten nodig waarin je fragmenten terugvindt en vergelijkt. Check eerst de regels van je onderwijsinstelling: een stem maakt deelnemers herkenbaar, en Spirelight biedt geen verwerkersovereenkomst aan. Mag het van je instelling, dan kun je met Spirelight je interviews uitwerken. Je krijgt een concept met sprekers en tijdcodes, dat je verbetert terwijl je meeluistert, en in hetzelfde project markeer je fragmenten met codes.

Veelgemaakte fouten bij een hypothese

• Een vraag of doel in plaats van een bewering. ‘Ik wil onderzoeken of …’ is geen hypothese. Een hypothese stelt iets wat onjuist kan blijken.
• Slagen om de arm. ‘Kan samenhangen met’ of ‘heeft mogelijk invloed op’ maakt een hypothese onweerlegbaar.
• Twee beweringen in één zin. ‘Leden zijn minder eenzaam en halen hogere cijfers’ bevat twee hypotheses. Splits ze.
• Een oorzaak claimen zonder passende opzet. Een vragenlijst op één moment laat een samenhang zien. Woorden als ‘leidt tot’ of ‘zorgt voor’ vragen om een opzet die oorzaak en gevolg kan scheiden, zoals een experiment.
• Begrippen zonder operationalisatie. ‘Studiesucces’ of ‘welzijn’ is pas toetsbaar als je zegt hoe je het meet.
• Achteraf aanpassen. Een hypothese die je na de analyse herschrijft zodat ze bij je resultaten past, toetst niets meer. Nieuwe ideeën uit je resultaten horen in je discussie.