Hempel 의 연역적-명목 학적 모델의 개념은 가설의 개발과 테스트에 중요한 역할을한다. 대부분의 공식적인 가설은 명제 간의 예상되는 관계를 지정하여 개념을 연결합니다. 일련의 가설이 함께 그룹화되면 개념적 틀의 한 유형이됩니다. 개념적 틀이 복잡하고 인과 관계 또는 설명을 통합 할 때 일반적으로 이론이라고 불린다., 에 따라 주목 과학 철학자 칼 구스타프 Andrews”적절한 경험적 해석 이론적인 회전 시스템으로 시험할 수 있:가설을 그의 구성하는 용어를 해석이 될 수 있는 테스트를 참조하여 현저하 현상이다. 자주 해석이 가설 될 것입니다 유도체의 가설을 이론,그러나 그들의 확인 또는 disconfirmation 여 경험적 데이터를 즉시을 강화하거나 약화도 원시적인 가설에서는 그 파생되었습니다.,”

런 제공하는 유용한 비유를 설명하는 사이의 관계를 개념적 프레임워크 및 프레임워크를 관찰하고,아마도 테스트(해석 framework). “전체 시스템은 그대로 관측 평면 위에 떠 다니고 해석의 규칙에 의해 고정되어 있습니다. 이러한으로 볼 수 있습니다 문자열되지 않는 네트워크의 일부만 링크의 특정 지점과 후자의 특정 장소에서 비행기를 관찰. 이러한 해석 적 연결 덕분에 네트워크는 과학적 이론으로 기능 할 수 있습니다.,”관측 평면에 고정 된 개념을 가진 가설은 시험 될 준비가되어있다. 에서는”실제적인 과학적인 실천 프로세스 프레임의 이론적 구조와 그것을 해석하지 않은 항상 급격히 분리되기 때문에,해석이 의도한 일반적으로 유의 건설 이론가입니다.”그러나 논리적 인 설명의 목적을 위해 개념적으로 두 단계를 분리하는 것이 가능하고 실제로 바람직합니다.,”

통계적 가설 검정

때 가능한 상관관계 또는 이와 유사한 관련 사이 현상 조사할지 여부 등은 제안된 치료에 효과적 질병을 대우하고,가설을 관계가 존재할 수 없습 검사 같은 방법으로 하나가 검토 제안된 새로운 자연의 법칙이다. 에서 같은 경우,조사 테스트 요법을 보여줍에 아무런 영향을 미치는 경우,이러한 반드시 속의 가설입니다., 대신,통계적 테스트를 결정하는 데 사용되는 방법을 가능성이 높은 전반적인 효과가 관찰될 것이라면 가설의 관계가 존재하지 않습니다. 그 가능성이 충분히 작 으면(예를 들어,1%미만),관계의 존재가 가정 될 수있다. 그렇지 않으면 관찰 된 효과는 순수한 기회 때문일 수 있습니다.

통계 가설 테스트에서 두 가설이 비교됩니다. 이를 귀무 가설 및 대체 가설이라고합니다., Null 가설은 가설을 미국 사이에 관계가 없다는 현상이 누구의 관계가 조사에서,또는 적어도의 양식을 주는 대체 가설입니다. 대체 가설을 이름에서 알 수 있듯이,대안 null 가설:그것은 미국의 어떤 종류가 있다., 대체 가설이 걸릴 수 있는 여러 가지 형태의 특성에 따라 가설에 관하여;특히,이할 수 있는 양면(예를 들어:몇 가지 효과에서,아직 알 수 없는 방향으로)또는 양면(방향으로의 가설에서의 관계에 긍정적 또는 부정적인 고정 in advance).

기존의 중요성 수준의 테스트를 위한 가설(허용 확률의 잘못을 거부하는 진정한 null 가설)이다.10, .05,과.01., 의미한 수준에 대한 것인지 여부를 결정 null 가설은 기각되고 대체 가정이 받아들여 결정되어야에 진출하기 전에,관측은 수집 또는 검사합니다. 이러한 기준이 나중에 결정되면 테스트 할 데이터가 이미 알려지면 테스트가 유효하지 않습니다.위의 절차는 실제로 연구에 포함 된 참가자 수(단위 또는 표본 크기)에 따라 다릅니다., 예를 들어,는 것을 방지하기 위해 샘플 크기가 너무 작를 거부하는 null 을 가설하는 것이 좋 중 하나를 지정한 충분한 샘플 크기 시작했다. 는 것이 좋습을 정의하는 작고,중간 큰 효과 크기를 위한 각각의 번호의 중요한 통계적 테스트하는 데 사용되는 테스트는 가설을 정합니다.