İstatistik analizleri hipotez üzerinden gerçekleştirmekteyiz. Yani her analiz de hipotezler kurulmuş ve istatistik analizler ile kurulan bir hipotezi bilimsel olarak kabul ediyoruz.
İstatistikte hipotezleri ikiye ayırmaktayız. H01 olarak tanımladığımız null hipotez en temel hipotezimizdir. Yokluk hiootezi olarakda tanımlanmaktadır. İstatistik analiz yaptığımız durumda farklılık olmadığını göstermektedir. Örneklendirecek olursak “Üç araştırma grubunda farklılık yok”, “Vaka ve kontrol grubunda farklılık yok” yokluk hipotezi için örnek verilebilir
istatistik analizde yokluk hipotezinin karşılığı olarak H1 hipotezi yer almaktadır. Alternatif hipotez, araştırma hipotezi gibi farklı isimlerlede görmekteyiz H1 hipotezini. Yokluk hipotezinin karşıtı olarak farklılığı gösterdiğimiz hipotezdir. “Vaka ve kontrol grubunda fark vardır”, “A ilacı, B ilacı ve plasebo grubunda fark vardır” şeklinde örneklendirebiliriz H1 hipotezini.
H0 hipotezi tek şekilde kurulmaktadır. H1 hipotezini ise tek yönlü ve iki yönlü olarak kurabilmekteyiz. Tek yönlü H1 hipotezini “Vaka grubunda analiz edilen değer kontrol grubundan yüksektir” şeklinde örnek verebiliriz. İki yönlü H1 hipotezinde farklılık bir yönü işaret etmemektedir ve ve eğer kabul edilirse tanımlayıcı istatistiklere bakarak yorumlamak gerekmektedir
İstatistik analiz programları temel olarak H0 hipotezini test etmektedir. Araştırmacılar ise çoğunlukla H1 hipotezinin kabul edilmesini beklemektedir. İstatistik analiz programları varsayılan olarak iki yönlü (2 signed) H1 hipotezini kullanmaktadır.