अधिकांश अध्ययनों के लिए, जांचकर्ताओं के पास विशेष शोध प्रश्न होते हैं जिन्हें वे संबोधित करना चाहते हैं। उदाहरण के लिए, एक अन्वेषक को आश्चर्य हो सकता है कि क्या एक नई दवा टोटल नी आर्थ्रोप्लास्टी (टीकेए) के बाद पोस्टऑपरेटिव एनाल्जेसिया को लम्बा खींच सकती है। शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाएँ घोषणात्मक कथन (प्रश्न नहीं) हैं जो एक अध्ययन के सांख्यिकीय विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यहां, शून्य परिकल्पना (एच 0) बताएगी "नई दवा देने वाले मरीजों और मानक दवा दिए गए मरीजों के बीच टीकेए के बाद दर्द दवा के लिए पहले अनुरोध के समय में कोई अंतर नहीं है।" यह आश्चर्यजनक लग सकता है क्योंकि अन्वेषक की रुचि निश्चित रूप से शून्य के अलावा अन्य अंतरों में होनी चाहिए। हालांकि, बहुत कम अंतर हैं जो शून्य नहीं हैं, जैसे 0.01 और 0.002, 12.345, 987.65, और आगे - कई जन्मों में परीक्षण करने के लिए बहुत अधिक। इसलिए, जैसा कि डरावने कार्टून से पता चलता है, एक बहुत ही विशिष्ट शून्य मान होना चाहिए - 0.00000 - जिस पर सांख्यिकीय परीक्षणों को लंगर डालना था।
दूसरी ओर, वैकल्पिक (अनुसंधान के रूप में भी जाना जाता है) परिकल्पना H1 कह सकती है "टीकेए के बाद दर्द की दवा के लिए पहले अनुरोध का समय नई दवा दिए गए रोगियों और मानक दवा दिए गए रोगियों के बीच भिन्न होता है।" या, H2 "टीकेए के बाद दर्द की दवा के लिए पहले अनुरोध करने का समय मानक दवा दिए गए रोगियों की तुलना में नई दवा देने वाले रोगियों के लिए लंबा है।" या, H3 "टीकेए के बाद दर्द की दवा के लिए पहले अनुरोध का समय मानक दवा दिए गए रोगियों की तुलना में नई दवा देने वाले रोगियों के लिए कम है।" 3 में से एक का चयन किया जाना चाहिए: पहला अप्रत्यक्ष (2-पूंछ वाला) है और केवल यह बताता है कि एक अंतर है; अन्य दो दिशात्मक (1-पूंछ) हैं और बताते हैं कि अंतर लंबी या छोटी दिशा में है। यद्यपि हमारे अन्वेषक द्वारा इस विशेष अध्ययन के लिए H2 को चुनने की संभावना है, अनुसंधान के नए क्षेत्रों में अधिकांश अध्ययन अप्रत्यक्ष विकल्प पर आधारित हैं।
अंत में, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा संग्रह शुरू होने के बाद परिकल्पना को बदला नहीं जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि अध्ययन डिजाइन और सांख्यिकीय विश्लेषण योजना विशिष्ट शून्य और वैकल्पिक परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए निर्धारित की गई थी, और डेटा को देखने से अन्वेषक को उन्हें बदलने के लिए अनुचित रूप से प्रभावित होने की अनुमति मिल सकती है। अगले महीने, छोटी मात्रा में आंकड़े टाइप I और टाइप II त्रुटियों और सांख्यिकीय निर्णय लेने में उनके महत्व को कवर करेंगे।
