Kiekybinėje hipotezėje yra nulis ir alternatyvus teiginys, kuris yra įrodytas arba paneigiamas atliekant statistinę analizę. Procesas spėja, kad nepriklausomas kintamasis veikia priklausomą kintamąjį, ir atliekamas eksperimentas, siekiant išsiaiškinti, ar tarp jų yra ryšys. Šio tipo hipotezės išreiškiamos skaičiais ir turi specifines taisykles bei ribas. Nulinė hipotezė arba atmetama, arba priimta dėl statistinių duomenų, surinktų atliekant eksperimentų rinkinį.
Vienas iš pagrindinių skirtumų tarp kokybinės ir kiekybinės hipotezės yra tas, kad ji turi labai konkrečias ribas. Nulinės hipotezės pavyzdys gali būti „penkios papildomos studijų valandos per savaitę padidina kolegijos studentų pažymių vidurkį“. Alternatyvi hipotezė tikriausiai teigtų, kad „penkios papildomos studijų valandos per savaitę nepadidina kolegijos studentų pažymių vidurkio“. Norint atmesti arba priimti nulinę hipotezę, eksperimentiniai duomenys turi būti registruojami per tam tikrą laikotarpį.
Daugumoje tyrimų, kuriais siekiama patikrinti kiekybinę hipotezę, duomenys matuojami remiantis statistiniu reikšmingumu, o tai reiškia, kad klaidų tikimybė yra maža. Įrodžius arba paneigiant studijų laiko įtaką kolegijos studentų pažymių vidurkiams, greičiausiai būtų tikrinama kontrolinė grupė. Šių grupių elgesį ir aplinką paprastai kontroliuoja tyrėjai. Duomenys taip pat būtų gauti iš grupės mokinių, kurių elgesys ir aplinka nebuvo kontroliuojama.
Kadangi kiekybinė hipotezė ir mokslinis tyrimas remiasi skaitiniais duomenimis, eksperimento ar apklausų rezultatai paverčiami matematinėmis reikšmėmis. Pavyzdžiui, daugelyje rinkos tyrimų naudojamos skalės, kurios kiekvienam atsakymui priskiria skaitinę reikšmę. Atsakymas „sutinku“ gali atitikti skaičių „4“, o atsakymas „nesutinku“ gali atitikti skaičių „2“. Kai įrašomi ir analizuojami visi apklausos atsiliepimai, kiekvienam skaičiui priskiriamas procentas, pagrįstas bendru atsakymų kiekiu.
Statistinė analizė dažnai naudojama tiriant apklausų ir eksperimentinių duomenų rezultatus. Ar kiekybinė hipotezė bus atmesta, ar priimta, priklauso nuo skaitinio analizės rezultato. Pavyzdžiui, jei vidutinis pažymių vidurkis turi būti ne mažesnis kaip 3.5, kad būtų įrodyta, jog studijų trukmė turi tiesioginę įtaką, 3.45 vidurkis reikštų kiekybinės hipotezės atmetimą.