”Design med användaren i fokus”
Koncept att integrera & utveckla
Vad innebär konceptet Hypothesis statements?
Hypotesformulering är en grund för systematisk undersökning. En hypotes är ett testbart antagande som formuleras för att undersöka ett samband, en effekt eller ett mönster. Den fungerar som en vägledande idé i forsknings- och utvecklingsarbete, där målet är att bekräfta eller förkasta hypotesen genom observationer, experiment eller dataanalys.
Genom att förstå och använda olika hypostyper kan man som förändringsledare, utbildare eller analytiker skapa mer träffsäkra experiment, tydligare lärloopar och bättre beslutsunderlag. Hypotesformulering är inte bara en metod, det är ett sätt att tänka systematiskt, utmana antaganden och driva förbättring med precision.
Hypoteser används inte bara inom vetenskap, utan även i Lean, UX och produktutveckling för att driva förbättringar, testa antaganden och skapa lärande i organisationer.
Grundläggande egenskaper
- Specifik: tydligt definierad och fokuserad på en avgränsad frågeställning
- Testbar: möjlig att undersöka empiriskt med mätbara variabler
- Falsifierbar: det ska gå att motbevisa hypotesen om den inte stämmer
- Grundad: baserad på tidigare kunskap, teori eller observation
- Relevans: Ska vara kopplad till en tydlig forskningsfråga eller affärsproblem.
- Precision: Formuleringen ska vara tydlig och specifik.
Mall för hypotesformulering
- Om [oberoende variabel] påverkar [beroende variabel], då förväntar vi oss att [förutsägelse]. Exempel: Om användargränssnittet förenklas med färre val, då ökar konverteringsgraden bland nya användare.
- Om [insats eller förändring] då [förväntad effekt] för [målgrupp eller systemdel], mätt med [indikator eller datakälla]. Exempel: Om vi inför mentorstöd under onboarding, då ökar retentionen för juniora utvecklare, mätt med kvarvarograd efter 6 månader.
Hypostyper för olika syften
En hypotes är ett strukturerat antagande som formuleras för att undersöka ett samband, en effekt eller ett mönster. I praktiken fungerar hypotesen som ett verktyg för lärande, testning och förbättring. Beroende på syfte, kontext och metod kan hypoteser anta olika former, så kallade hypostyper.
- Nollhypotes (H₀): Antagandet att ingen effekt eller skillnad finns. Används ofta som referenspunkt i statistisk analys. Ex: Det finns ingen skillnad i produktivitet mellan team A och B.
- Alternativ hypotes (H₁): Antagandet att en effekt eller skillnad finns. Ex: Team A är mer produktivt än team B efter införandet av daglig styrning.
- Komplex hypotes: Involverar flera variabler eller beroenden. Ex: Om onboarding sker via både mentor och digitalt stöd, då ökar retentionen.
- Riktad vs oriktad hypotes: Riktad: Förutsäger en specifik riktning (ökning/minskning). Oriktad: Förutsäger en förändring, men inte dess riktning.
- Beskrivande hypotes: Kartlägger samband utan att förklara orsak. Exempel: Det finns ett samband mellan arbetsmiljö och trivsel.
- Förklarande hypotes: Föreslår en orsak till ett observerat fenomen. Exempel: Bristande onboarding orsakar låg trivsel bland nyanställda.
- Statistisk hypotes: Formuleras för att testas med kvantitativa metoder. Exempel: Medelvärdet för grupp A är signifikant högre än för grupp B.
- Arbetshypotes / forskningshypotes: Den hypotes som aktivt testas i en studie eller ett förbättringsprojekt. Exempel: Införandet av UX-principer minskar antalet supportärenden.
- Implicit hypotes: Underliggande antagande som inte är direkt formulerat. Exempel: Vi antar att användare förstår ikoner intuitivt.
- Kausal hypotes: Antagande om orsak-verkan mellan variabler. Exempel: Om vi inför Heijunka, då minskar variationen i produktionsflödet.
Fördelar
- Strukturerar tänkandet: Tvingar fram tydliga antaganden och fokus på det som ska undersökas. Minskar risken för att ”jaga allt på en gång”. Skapar en logisk ram för experiment och lärloopar
- Ökar precisionen i insatser: Gör det möjligt att rikta insatser mot specifika problem eller möjligheter. Hjälper team att prioritera vad som ska testas först. – Förhindrar slentrianmässiga förbättringar utan mätbar effekt
- Underlättar mätning och utvärdering: Gör det enklare att definiera nyckelvariabler och mätpunkter. Skapar förutsättningar för datadrivna beslut. Möjliggör jämförelse mellan olika lösningsalternativ
- Främjar lärande och reflektion: Skapar en kultur där antaganden testas istället för att tas för givna. Uppmuntrar till att se misslyckanden som lärmöjligheter. Stärker teamets analytiska förmåga och nyfikenhet
- Stödjer Lean och PDCA-cykler: Passar perfekt in i förbättringsarbete där hypoteser testas iterativt. Gör Kaizen mer systematiskt och mätbart. Underlättar dokumentation och kommunikation av förbättringsresultat
- Förbättrar samarbete och kommunikation: Skapar gemensam förståelse för vad som testas och varför. Gör det lättare att involvera olika roller i analys och beslut. Underlättar dialog mellan teknik, verksamhet och användare
- Skalar över kontext och kultur: Kan användas i både kvalitativa och kvantitativa sammanhang. Fungerar i flerspråkiga och tvärfunktionella team. Möjlig att anpassa till olika nivåer från operativ till strategisk
Nackdelar
- Risk för överförenkling: Komplexa fenomen reduceras till binära antaganden (sant/falskt). Mänskliga beteenden, kultur och kontextualitet kan förbises. Kan leda till att man missar oväntade insikter utanför hypotesens ram
- För snäv fokus: Hypotesen styr vad som mäts men inte alltid vad som är mest relevant. Kan skapa tunnelseende i analysen. Risk att förbättringspotential utanför hypotesen ignoreras
- Experimentell bias: Formuleringen kan påverka hur data samlas in och tolkas. Bekräftelsebias man letar efter stöd för hypotesen snarare än motbevis. Kan påverka objektiviteten i utvärdering och beslut
- Kräver tid och metodkompetens: Att formulera testbara, falsifierbara hypoteser kräver träning. Risk att team använder hypoteser slarvigt eller symboliskt. Kan skapa frustration om hypotesen är för vag eller för komplex
- Misslyckade hypoteser kan feltolkas: Ett negativt resultat kan uppfattas som ett misslyckande, snarare än lärande. Kan skapa motstånd mot experimentkultur i organisationen. Risk att team undviker att testa djärva idéer av rädsla för att ”ha fel”
- Begränsad användbarhet i vissa roller: Operativa team kan uppleva hypotesformulering som akademiskt eller irrelevant. Kräver översättning till praktiska termer för att bli användbart i vardagen. Kan skapa klyfta mellan analysfunktioner och verksamhetsnära roller
Steg-för-steg-guide
- Identifiera problemet eller frågeställningen: Vad vill man undersöka, förbättra eller förstå? Exempel: Varför är konverteringsgraden låg på startsidan?
- Samla observationer och data: Vad vet man redan? Finns det mönster, feedback eller statistik? Exempel: Användare lämnar sidan inom 5 sekunder utan att klicka vidare.
- Definiera variablerna: Oberoende variabel det man förändrar eller testar. Beroende variabel det man mäter som effekt. Exempel: Oberoende: layoutförändring. Beroende: konverteringsgrad.
- Formulera hypotesen: Struktur: Om [förändring] då [förväntad effekt], mätt med [indikator]. Exempel: Om vi förenklar layouten på startsidan, då ökar konverteringsgraden, mätt med antal klick på CTA.
- Kontrollera testbarhet och falsifierbarhet: Går hypotesen att mäta med data? Kan den motbevisas om effekten uteblir?
- Bestäm testmetod och mätpunkter: Hur ska man testa hypotesen? Vilka indikatorer eller nyckeltal används? Exempel: A/B-test, Mätning av klickfrekvens, tid på sida, användarfeedback
- Genomför testet: Implementera förändringen i liten skala. Samla in data under en definierad tidsperiod
- Analysera resultatet: Stämmer hypotesen med utfallet? Vad lärde man sig oavsett resultat?
- Dra slutsatser och iterera: Bekräftad hypotes och skala upp eller Falsifierad hypotes justera och testa igen. Dokumentera lärandet för teamet
Organisation
Hypotesformulering rollbaserad guide för analys och förbättring. Syfte med hypoteser är att det hjälper team att testa antaganden, strukturera lärande och fatta datadrivna beslut. Genom att formulera hypoteser utifrån rollens perspektiv skapas relevans, engagemang och praktisk nytta.
- Operatör / Produktionstekniker: Hypotes:Om vi inför Andon-larm, då minskar tiden för felhantering. Syfte: Identifiera flaskhalsar och förbättra reaktionstid. Mätpunkt: Genomsnittlig tid från fel till åtgärd.
- UX-designer / Produktutvecklare: Hypotes: Om vi byter till ikonbaserad navigation, då ökar användarens upplevelse av kontroll. Syfte: Förbättra användarupplevelsen och minska kognitiv belastning. Mätpunkt: Resultat från användartester och NPS.
- Rekryterare / HR: Hypotes: Om kandidater får en rollbeskrivning med visuella exempel, då ökar ansökningsgraden. Syfte: Optimera kommunikation och attraktion. Mätpunkt: Antal ansökningar per publicerad annons.
- Analytiker / Databasutvecklare: Hypotes: Om vi normaliserar tabellstrukturen, då minskar redundans och ökar prestanda. Syfte: Förbättra datakvalitet och systemeffektivitet. Mätpunkt: Query-tid och datastorlek före/efter.
- Förändringsledare / Produktägare: Hypotes: Om vi inför daglig styrning, då ökar teamets självledarskap. Syfte: Stärka kultur och ansvarstagande. Mätpunkt: Självskattning, engagemangsindex, förbättringsförslag per vecka.
Behöver ni hjälp att komma igång med konceptet?
Vi erbjuder uppdragsbemanning ex UX Designer eller UX Researcher, Tekniker mm som en resurs vid genomförandet eller projektledare för bästa styrning. För att få en attraktiv och bra design, ta då in en Grafisk designer som hjälp.
Intresserad?
Rekrytering | Bemanning | Utbildning
mikael@hybridwork.se
073-9282441
”Uppmuntra till inlärning med Green Card certifiering och säkerställ att kompetensen finns för att utföra jobbet eller konceptet – ett win-win för både företaget och för era anställda i deras karriär”
Bygger på en kompetensmatris som visar vilka aktiviteter som ska vara uppfyllda med dess status visualiserat.
”Timelinespel, ett Gamification event. Hypothesis statements företagsspel för lättsamt lärande att implementera koncept. Främjar teambuilding och framdrift”
Ett spelupplägg att kunna återkomma till för nya utmaningar. Teamen tränas i att aktivt lära sig och presentera lösningar. Skapar tävlingsmoment.
”IT stödet IKM Manager är programmoduler skräddarsytt direkt för Hypothesis statements konceptet och stödjer ett standardiserat arbetssätt. Ger samtidigt både framdrift och historik.”
Går att företagsanpassa och vara kopplat mot affärssystem eller visualiseringsprogram ex Power Bi. Har en användarmanual som även visar hur programmet är uppbyggt.
”Ge rätt förutsättning vid införandet av Hypothesis statements konceptet med en projektplan som har tidsatta aktiviteter och en projektbudget”
Vem gör vad och när? Skapar framdrift. Göra konceptets aktiviteter i rätt tid för att kunna vara klar enligt planerat. Vi hjälper gärna er som extern projektledare.
