בדיקת השערות הן כלי סטטיסטי בסיסי שמתחיל מהנחה שההשערה האפסית H0 נכונה. במהלך תהליך זה, יכולות להתרחש שתי סוגי שגיאות: שגיאה מסוג I ושגיאה מסוג II. שגיאה מסוג I מתייחסת לדחייה שגויה של השערה אפסית נכונה, בעוד שגיאה מסוג II כרוכה בכישלון לדחות השערה אפסית שגויה.

בבדיקת השערות, הסיכוי לבצע שגיאה מסוג I, המסומן ב-α, מוגדר בדרך כלל על 0.05. רמת משמעות זו מצביעה על סיכוי של 5% לדחייה שגויה של השערה אפסית נכונה. מנגד, הסיכוי לבצע שגיאה מסוג II, המסומן ב-β, מוגדר בדרך כלל על 0.2 או פחות, המייצג את העוצמה הרצויה. עוצמת המחקר, המתייחסת ל-1 - β, משקפת את היכולת של המחקר לזהות השפעה אמיתית, כאשר רמת עוצמה רצויה היא בדרך כלל 80% או יותר.

גודל האפקט, המיוצג ב-Δ, מכמת את המידה של ההבדל בין האוכלוסיות המושוות בבדיקת השערות. הוא מסייע לקבוע את המשמעות הפרקטית של ההבדל ומהווה גורם קריטי בפרשנות תוצאות המחקר.

דיוק ורגישות של מחקר הם מדדים מרכזיים להערכה בבדיקת השערות. דיוק מתייחס למידת הקרבה בין ערך שנמדד לערך האמיתי. הוא משקף את נכונות תוצאות הבדיקה ומצביע על העדר שגיאות מערכתיות.

הדיוק, לעומת זאת, משקף את השחזוריות של התוצאות. היא מדגישה את הקרבה בין מספר מדידות שהושגו בתנאים דומים. רגישות גבוהה מצביעה על שונות נמוכה בין המדידות החוזרות, מה שמעיד על תוצאות אמינות ועקביות.

עם זאת, חשוב לציין כי טעויות שיטתיות יכולות להציג הטיה ולהוביל לתוצאות לא מדויקות. שגיאות שיטתיות גורמות לסטיות עקביות מהערך האמיתי, מה שיכול להשפיע על תוקפו ואמינותו של מחקר. צמצום או תיקון שגיאות אלו הוא חיוני כדי להבטיח את שלמות ממצאי המחקר.

הבנת בדיקות השערות ומדדי ההערכה המרכזיים הללו מאפשרת לחוקרים לקבל החלטות מושכלות, לפרש את התוצאות בצורה מדויקת, וליצור מסקנות משמעותיות ממחקריהם.