Pojęcie „hipoteza” jest stosunkowo dobrze opisane w literaturze przedmiotu i nie budzi większych kontrowersji. Nie oznacza to jednak, że istnieje jedna powszechnie uznana definicja tego terminu. Z naukowego obowiązku precyzyjnego określania używanych pojęć warto zatem przytoczyć kilka popularnych ujęć znaczeniowych tego słowa.
Termin ten wywodzi się z języka greckiego, gdzie hypóthesis oznacza „przypuszczenie”. Takie właśnie znaczenie dominuje w większości definicji odnoszących się do hipotezy naukowej.
Tadeusz Kotarbiński opisywał hipotezę jako przypuszczenie dotyczące zachodzenia pewnych zjawisk lub zależności, które pozwala wyjaśnić jakiś niewytłumaczalny dotąd problem. W podobnym duchu wypowiadał się Pieter, według którego hipoteza to naukowe przypuszczenie co do istnienia lub nieobecności danego faktu w określonym miejscu i czasie.
Zbliżone rozumienie przedstawia również Słownik wyrazów obcych definiując hipotezę jako „przypuszczenie naukowe wysunięte dla objaśnienia jakiegoś zjawiska lub szeregu zjawisk, wymagające sprawdzenia.
Jeśli zestawimy współczesne definicje hipotezy z tymi sprzed kilkudziesięciu lat, zauważymy, że jej rozumienie w zasadzie pozostało niezmienne. Apanowicz określa hipotezę jako przypuszczenie lub prawdopodobieństwo istnienia (obecności) lub nie danej rzeczy, zdarzenia czy też zjawiska (procesu) w określonym miejscu lub czasie. Podobnie ujmuje ją Stachak, który stwierdza, że hipoteza jest jedną z dwóch albo więcej wariantowych odpowiedzi na postawione pytanie, wysuniętą na próbę dla sprawdzenia. W nowszych definicjach nie zmienia się więc zasadnicze znaczenie terminu, lecz doprecyzowuje jego treść i funkcję w procesie badawczym.
Aby skutecznie formułować hipotezy, warto poznać ich rodzaje i cechy. Choć samo pojęcie hipotezy nie budzi większych sporów, to jej klasyfikacja często ma charakter arbitralny. Jedną z najbardziej rozbudowanych typologii przedstawiła Apanowicz. W zależności od stopnia ogólności wyróżnia ona hipotezy ogólne i szczegółowe. Biorąc pod uwagę treść pytań problemowych, dzieli hipotezy na opisowe i przyczynowo-skutkowe, a także — według innej klasyfikacji — na hipotezy nomologiczne, diagnostyczno-deskryptywne oraz prakseologiczne. W obrębie hipotez nomologicznych wyróżnia: dedukcyjno-nomologiczne, probabilistyczne i statystyczne.
Stachak wprowadza własną klasyfikację, obejmującą m.in. hipotezy stawiane ex ante i ex post, hipotezy o szerszym i węższym zakresie, problemowe (tematyczne, wyjściowe), pochodne (robocze), egzystencjalne i atrybutowe. Wskazuje też na hipotezy przyczynowe (kauzalne) oraz deterministyczne i stochastyczne. W literaturze można także spotkać kategorie takie jak hipotezy idealizacyjne, ramowe i inne.
W naukach o zarządzaniu nie wszystkie te typy znajdują zastosowanie. Z uwagi na złożoność tych dyscyplin, obecność elementów jakościowych, niemierzalnych, niedookreślonych i wartościujących, a także nielinearne i nie zawsze racjonalne zachowania ludzi w organizacji, trudno tu stosować hipotezy nomologiczne, egzystencjalne czy deterministyczne. Zdecydowana większość zjawisk ma charakter probabilistyczny i stochastyczny.
Formułowanie hipotez badawczych stanowi jedno z trudniejszych zadań w procesie badawczym. Trudność ta wynika z kilku istotnych powodów. Po pierwsze, hipotezy tworzy się w podejściu ex ante, czyli jeszcze przed rozpoczęciem właściwych badań, co wymaga od badacza przewidywania pewnych zależności bez pełnej wiedzy o badanym zjawisku. Po drugie, sam charakter problemów badawczych — zwłaszcza w naukach o zarządzaniu — bywa niezwykle złożony, uwzględniając zarówno czynniki mierzalne, jak i niemierzalne. Po trzecie, hipotezy muszą spełniać określone cechy, takie jak sprawdzalność, jednoznaczność czy logiczność, co zostało już wcześniej omówione.
Choć metodolodzy nauki wskazują na dwa podstawowe sposoby formułowania hipotez, nie zawsze są one wystarczająco pomocne w praktyce badawczej. Pierwsza z tych ścieżek to dedukcja — polegająca na wyprowadzaniu nowych twierdzeń z już istniejących teorii. Druga to indukcja — czyli formułowanie uogólnień na podstawie analizy danych empirycznych.
W rzeczywistości badacz często musi łączyć oba podejścia, a także wykazać się dużą ostrożnością i precyzją, aby skonstruowane hipotezy rzeczywiście przyczyniły się do pogłębienia wiedzy o badanym problemie.
Rozumowanie dedukcyjne w naukach o zarządzaniu ma ograniczone zastosowanie, głównie ze względu na brak powszechnie obowiązujących praw nomologicznych oraz słabych tzw. zdań bazowych. Jak zauważa Ciesielski, charakter tych nauk nie pozwala na zbudowanie spójnego systemu twierdzeń prawdziwych, opartego na stabilnym łańcuchu zależności, co potwierdza również Gospodarek.
Hipotezy badawcze mogą jednak powstawać w oparciu o różnorodne źródła. Mogą one wynikać z niepełnej lub niepewnej wiedzy, być efektem logicznego wyjaśniania faktów, analogii, wnioskowania ze wstępnego rozpoznania problemu badawczego, a także być inferowane z przekonujących przesłanek lub nawet intuicyjnie formułowane. Niemniej, nie mogą to być sądy przypadkowe — muszą one stanowić odpowiedź na określony problem badawczy oraz charakteryzować się określonym prawdopodobieństwem prawdziwości. W niektórych przypadkach nie da się sformułować jednej przekonującej hipotezy, co rodzi konieczność zaproponowania rozwiązań wariantowych.
Kluczowe jest również to, aby hipoteza dobrze realizowała swoje funkcje. Należy tu wskazać przede wszystkim funkcję heurystyczną, którą można rozwinąć do funkcji odkrywczej, wyjaśniającej oraz prewidystycznej, a także funkcję praktyczną. Szczególnie istotna wydaje się funkcja odkrywcza, polegająca na wzbogacaniu zasobów wiedzy naukowej. Ekspert w danym obszarze badawczym jest zwykle w stanie ocenić, czy hipoteza wnosi drobną wartość (tzw. „cegiełkę”), czy może stanowi znaczący wkład — „belkę konstrukcyjną” w strukturze teorii. Oczywiście każda, nawet najmniejsza wartość ma swoje miejsce w nauce, lecz największe znaczenie przypisuje się hipotezom, które stanowią podstawę nowych rozwiązań metodologicznych lub koncepcyjnych.
Choć osiągnięcie tak przełomowych rezultatów jest znacznie trudniejsze, warto podejmować takie ambitne wyzwania. Przemawia to za formułowaniem śmiałych hipotez — nawet w warunkach dużej niepewności — z pełną świadomością, że są one pierwszym krokiem do tworzenia nowych teorii. Co istotne, stopień przekonania badacza o prawdziwości hipotezy, czyli tzw. moment asercji, nie zmienia jej potencjalnej wartości naukowej.
Mimo wszystko należy trzymać się zasady racjonalności poglądu, którą sformułował A. Ajdukiewicz. Głosi ona, że siła przekonania co do danego twierdzenia (w tym hipotezy) powinna odpowiadać poziomowi jego uzasadnienia. Pozwala to unikać skrajności — zarówno dogmatyzmu, jak i sceptycyzmu — i zachować równowagę w podejściu badawczym.
Hipotezę formułuje się w przekonaniu o jej prawdziwości, jednak wyniki badań empirycznych nie zawsze potwierdzają te początkowe założenia. Negatywna weryfikacja hipotezy nie musi oznaczać jej całkowitego odrzucenia jako fałszywej. Często przyczyną niepowodzenia okazuje się błąd w konstrukcji hipotezy, który może zostać skorygowany poprzez jej doprecyzowanie lub modyfikację.
Taka perspektywa sprzyja odważnemu formułowaniu hipotez, nawet jeśli ich pierwotna wersja nie zostanie potwierdzona. Śmiałe, ambitne hipotezy — po odpowiednich udoskonaleniach i ponownej weryfikacji — mogą bowiem doprowadzić do istotnych odkryć oraz oryginalnych ujęć badanych zjawisk. W przeciwieństwie do hipotez wąskich, opartych na ustalonych twierdzeniach i dobrze zdefiniowanych warunkach, to właśnie hipotezy bardziej ryzykowne niosą potencjał do realnego poszerzania granic wiedzy.