रिक्त परिकल्पना के अधिकतर कथन इस प्रकार प्रदर्शित होते हैं जैसे उनमे "दिशात्मकता" ना हो, अर्थात ऐसा निश्चित है कि मान समान हैं। हालांकि, रिक्त परिकल्पना के पास "दिशा" हो सकती है तथा होती भी है- इन उदाहरणों में बहुत से उदाहरण ऐसे है जिनमें सांख्यिकीय सिद्धांत परीक्षण प्रक्रिया के निर्माण के सरल होने की अनुमति देता है, इस प्रकार का परीक्षण एक सटीक पहचान के लिए परीक्षण करने के बराबर है। उदाहरण के लिए, एक पक्षीय वैकल्पिक परिकल्पना तैयार करते समय, "औषधि A का प्रयोग रोगियों में वृद्धि " कर सकता हैं, तो सत्य रिक्त परिकल्पना वैकल्पिक अवधारणा के विपरीत है अर्थात् "औषधि A का प्रयोग रोगियों में वृद्धि " नहीं करेगा। प्रभावी रिक्त परिकल्पना "औषधि A का प्रयोग होगी जिसका रोगियों में वृद्धि हेतु कोई प्रभाव नहीं होगा." 

यह समझने के लिए कि क्यों प्रभावी रिक्त परिकल्पना ही मान्य है, ऊपर उल्लिखित अवधारणा की प्रकृति पर विचार शिक्षाप्रद है। ऐसी कल्पना की जाती है कि औषधि A का प्रयोग करने वाले रोगी एक ऐसे नियंत्रण समूह की तुलना में ज्यादा वृद्धि करेंगे जो औषधि का प्रयोग नहीं कर रहे हैं। अर्थात,

जहाँ:

प्रभावी रिक्त परिकल्पना formula_7 .

सत्य रिक्त परिकल्पना formula_8 .

न्यूनीकरण का कारण यह है कि वैकल्पिक परिकल्पना हेतु समर्थन का अनुमान लगाने के लिए, शास्त्रीय परिकल्पना परीक्षण हमें यह गणना करने के लिए मजबूर करता है कि कितनी बार हमारी प्रयोगात्मक टिप्पणियों की तुलना में हमें चरम परिणाम प्राप्त हुए हैं। यह करने के लिए, सबसे पहले हमें रिक्त परिकल्पना में सम्मिलित प्रत्येक संभावना के अस्वीकार होने की संभावना परिभाषित करने की जरूरत हैं तथा दूसरा यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि ये संभावनाएं परीक्षण के महत्तवपूर्ण स्तर की तुलना में कम या बराबर हैं। किसी भी उचित परीक्षण प्रक्रिया हेतु इन संभावनाओं में सबसे बड़ी संभावना, विशेष रूप से केवल formula_2 में सम्मिलित मामलो के लिए क्षेत्र की सीमा formula_10 पर घटित होगी। इस प्रकार परीक्षण प्रक्रिया को रिक्त परिकल्पना formula_10 के परीक्षण हेतु बिल्कुल उसी रूप में परिभाषित कर सकते है (अर्थात महत्वपूर्ण मानों को परिभाषित किया जा सकता है) जैसे ब्याज की रिक्त परिकल्पना न्यूनतम संस्करण formula_2 थी।

ध्यान दें कि कुछ ऐसे व्यक्ति भी है जो तर्क देते है कि रिक्त परिकल्पना उतनी सामान्य नहीं है जितनी की ऊपर बताई गयी है: जैसेकि फिशर, जिन्होंने सर्वप्रथम " शून्य परिकल्पना "शब्दावली का निर्माण किया, ने कहा है, "शून्य अवधारणा एकदम सटीक होनी चाहिए, अर्थात यह अस्पष्टता और संदिग्धता से मुक्त होनी चाहिए क्योंकि इसे 'वितरण की समस्या', का आधार प्रदान करना चाहिए, महत्व का परीक्षण जिसका समाधान है।" इस दृष्टिकोण के अनुसार, रिक्त परिकल्पना संख्यानुसार सटीक होनी चाहिए- ऐसा निर्धारित होना चाहिए कि एक विशेष मात्रा या अंतर एक विशेष संख्या के बराबर होनी चाहिए। शास्त्रीय विज्ञान में, आम तौर पर यह कथन प्रसिद्ध है कि एक विशेष उपचार का कोई "प्रभाव नहीं " है, अवलोकन में, आमतौर पर यह है कि एक विशेष मूल्यांकित चर के मूल्य और भविष्यवाणी के बीच कोई "अंतर नहीं " है। इस दृष्टिकोण की उपयोगिता के बारे में पूछताछ होनी चाहिए- कोई भी यह नोट कर सकता है कि अभ्यास में बहुत से रिक्त परिकल्पना परीक्षण "सटीक" होने की इस कसौटी को पूरा नहीं करते. उदाहरण के लिए, सामान्य परीक्षण पर विचार करें कि दो मान समान हैं जहां variances(प्रसरण) के सच्चे मानो का पता नहीं हैं - variances के सटीक मानो का कोई उल्लेख नहीं हैं।

अधिकतर सांख्यिकीविदों का मानना है कि दिशा को रिक्त परिकल्पना के भाग के रूप में या शून्य अवधारणा/वैकल्पिक अवधारणा द्वय के एक भाग के रूप में निर्धारित करना वैध है, (उदाहरण के लिए http://davidmlane.com/hyperstat/A73079.html देखें)। तर्क काफी सरल है: अगर दिशा को छोड़ दिया जाता है, तो अगर रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया है तो निष्कर्ष की व्याख्या पूरी तरह भ्रामक है। ऐसा मान लें, रिक्त का अर्थ है जनसंख्या औसत = 10 और वन-टैलेद वैकल्पिक: mean > 10. अगर x-बार के माध्यम से प्राप्त सेम्पल एविडेंस का मान -200 है और इसी के अनुकूल टी-परीक्षण आंकड़ा -50 के बराबर है, तो निष्कर्ष क्या होगा? रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए क्या पर्याप्त सबूत नहीं हैं? निश्चित रूप से नहीं! लेकिन हम इस मामले में एक पक्षीय विकल्प स्वीकार नहीं कर सकते. इसलिए, इस संदिग्धता को दूर करने के लिए, अगर परीक्षण एक तरफा है तो प्रभाव की दिशा को शामिल कर लेना बेहतर है। सांख्यिकीय सिद्धांत जो यहां समझाए गए सरल मामलों और अधिक जटिल मामलों के साथ संचालन हेतु आवश्यक है वह निष्पक्ष परीक्षण परिकल्पना का उपयोग करता है।

उदाहरण
भिन्नताओं हेतु परीक्षण
दिशात्मकता
नमूने का आकार