Enunciado de las Hipótesis

Enunciado de las Hipótesis
•  cómo se formulan las hipótesis,
•  la importancia de la operacionalización de las
variables
•  y los niveles de medición.
Elementos de las hipótesis
-  Unidades de análisis
-  Las variables
-  Los elementos lógicos
UNIDADES DE ANÁLISIS
Individuos, grupos, viviendas, instituciones ….
VARIABLES
Propiedades o características cualitativas o cuantitativas que
presentan las unidades
ELEMENTOS LÓGICOS
Relacionan las unidades de análisis con las variables y éstas entre
sí.
Requisitos de las Hipótesis
•  Establecer las variables a estudiar, es decir,
especificar las variables a estudiar, fijarles límite.
•  Establecer relaciones entre variables, es decir, la
hipótesis debe ser especificada de tal manera que
sirva de base a inferencias que nos ayuden a decidir
si explica o no los fenómenos observados.
•  Mantener la consistencia entre hechos e hipótesis, ya
que éstas se cimentan, al menos en parte, sobre
hechos ya conocidos. Por tanto, las hipótesis no
deben establecer implicaciones contradictorias o
inconsistentes con lo ya verificado en forma
objetiva.
Criterios para la formulación de las
hipótesis científicas
A) Claridad
B) Comprobabilidad
C) Simplicidad
D) Relación entre variables
E) Coherencia
Cómo se formulan las hipótesis científicas
A) Las hipótesis han de formularse con
claridad, en términos usuales y de forma
operacional. Han de evitarse términos tales
como personalidad, atención, rendimiento
escolar, etc. El enunciado de una hipótesis
requiere el uso de términos técnicos precisos y
definidos operacionalmente.
B) Las hipótesis han de ser comprobables. Esto
requiere disponer de los medios o instrumentos
necesarios para manipular o medir, de forma
válida, válidas de las variables implicadas.
C) Es propio de las hipótesis correctamente
formuladas
establecer relaciones entre las
variables. En toda hipótesis científica ha de quedar
reflejada, de forma explícita, la relación entre las
variables. Sea, por ejemplo, la hipótesis de que a
mayor cantidad de ensayos mejor ejecución en
una tarea de coordinación sensorio-motora. ..//..
D) Las hipótesis han de ser simples, es decir, es
preferible una hipótesis específica que una
hipótesis general. No obstante, es posible derivar,
a partir de un enunciado amplio, hipótesis
operacionales particulares.
E) Por último, las hipótesis tienen que ser
coherentes con el resto de los hechos conocidos o
hipótesis verificadas. Las hipótesis previamente
validadas no siempre son consistentes con todos
los hechos. En estos casos, es aconsejable
formular hipótesis alternativas para eliminar la
falta de consistencia.
Las variables independientes (causas posibles del
fenómenos) originan efectos (variables dependientes),
los cuales están relacionados entre sí.
Las variables dependientes dan lugar a nuevos fenómenos,
convirtiéndose en variables independientes.
v. independ.
Causas
v. depend.
FENOMENO
Efectos
Tipos de Hipótesis
• 
• 
• 
• 
• 
Hipótesis nulas
Hipótesis conceptual o teórica
Hipótesis de trabajo o de investigación
Hipótesis alternativa
Hipótesis estadísticas
Hipótesis nulas
•  Para todo tipo de investigación en la que tenemos dos o más grupos, se
establecerá una hipótesis nula.
•  La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias
significativas entre los grupos.
•  Por ejemplo, supongamos que un investigador cree que si un grupo de
jóvenes se somete a un entrenamiento intensivo de natación, éstos serán
mejores nadadores que aquellos que no recibieron entrenamiento. Para
demostrar su hipótesis toma al azar una muestra de jóvenes, y también al
azar los distribuye en dos grupos: uno que llamaremos experimental, el
cual recibirá entrenamiento, y otro que no recibirá entrenamiento alguno, al
que llamaremos control.
•  La hipótesis nula señalará que no hay diferencia en el desempeño de la
natación entre el grupo de jóvenes que recibió el entrenamiento y el que no
lo recibió.
Tipos de Hipótesis
•  Una hipótesis nula es importante por varias razones:
–  Ayuda a determinar si existe una diferencia entre los
grupos, si esta diferencia es significativa, y si no se debió
al azar.
–  Al formular esta hipótesis, se pretende negar la variable
independiente. Es decir, se enuncia que la causa
determinada como origen del problema fluctúa, por tanto,
debe rechazarse como tal.
Otro ejemplo:
–  Hipótesis: el aprendizaje de los niños se relaciona
directamente con su edad.
–  Hipótesis nula: no existe diferencia significativa entre el
aprendizaje en niños de diversas edades.
Tipos de Hipótesis
•  Hipótesis conceptual
Es la hipótesis que se formula como resultado de las explicaciones
teóricas aplicables a nuestro problema.
Nos ayuda a explicar desde el punto de vista teórico el fenómeno que
estamos investigando. Es la hipótesis orientadora de la investigación,
intenta enfocar el problema como base para la búsqueda de datos.
No puede abarcar más de lo propuesto en los objetivos de la
investigación o estar en desacuerdo con ellos.
Podemos enunciarla como una relación causal o determinante
proveniente del planteamiento del problema, de donde se desprenden
las variables.
Tipos de Hipótesis
•  Hipótesis de trabajo o de investigación
Es aquella que le sirve al investigador como base de su investigación, o
sea, trata de dar una explicación tentativa al fenómeno que se está
investigando.
Ésta es la hipótesis que el investigador tratará de aceptar como
resultado de su investigación, rechazando la hipótesis.
Se dice que la hipótesis de trabajo es operacional por presentar en
términos medibles la hipótesis conceptual o general.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis alternativa
Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras
hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las
primeras que formulamos.
Por tanto, para no perder tiempo en búsquedas inútiles, es necesario
hallar diferentes hipótesis alternativas como respuesta a un mismo
problema y elegir entre ellas cuáles y en qué orden vamos a tratar su
comprobación.
Tipos de Hipótesis
Hipótesis estadística
Expresa en términos o símbolos estadísticos los anteriores tipos de hipótesis.
Se pueden expresar en términos de:
• 
c1) Estadísticas de Estimación. Diseñadas para evaluar la
suposición respecto al valor de alguna característica de una muestra de
individuos o unidades de análisis.
• 
c2) Estadísticas de Correlación. Traduce o transforma una situación de
correlación entre dos o más variables a la simbología estadística
propia de las pruebas estadísticas de correlación.
• 
c3) Estadísticas de la Diferencia de Medias u otros Valores. En este tipo
de hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos.
Ejemplo
• 
• 
• 
La hipótesis “No hay relación entre el aprendizaje (mayor cantidad de
impresiones por hora) y el costo por unidad impresa en la compañía Ediciones
Tarahumara”, se expresa como una hipótesis estadística de la siguiente manera:
Hipótesis nula:
Ho: rxy = 0 (no hay relación entre...)
Hipótesis alternativa: H1: rxy ¹ 0 (existe relación entre...)
Tipos de hipótesis
- Hipótesis descriptivas que involucran una sola variable.
- Hipótesis descriptivas que relacionan dos o más variables en
forma de asociación.
- Hipótesis que relacionan dos o más variables en términos de
dependencia.
UNA VARIABLE
Señalan la presencia de ciertos hechos o fenómenos en la
población objeto de estudio.
Son simples afirmaciones sujetas a comprobación y no permiten
explicar los hechos. Su valor radica en probar la existencia de
una característica de un grupo social.
Clasificación de las hipótesis
Criterios de clasificación
- Naturaleza: de sentido común, científicas y metafísicas
- Estructura: de una sola variable, de dos variables (en asociación
o en dependencia)
- Forma lógica-lingüística: simples (atributivas y relacionales) y
compuestas (copulativas, disyuntivas y condicionales)
- Generalidad: singulares, particulares, universales limitadas y
universales estrictas.
- Función en la investigación: principales o sustantivas,
subhipótesis
Clasificación de las hipótesis
- Naturaleza:
Sentido común: son suposiciones sobre hechos de la vida
que todo el mundo puede verificar de una manera simple
y directa con los sentidos.
Científicas: son aquellas suposiciones formadas por
términos científicos y cuya verificación exige la
realización de algún experimento o investigación.
- de trabajo: relaciones entre variables empíricas, observables
- teórica: todo enunciado teórico no contrastado con la realidad.
Metafísicas: son enunciados que trascienden de la
experiencia científica.
Clasificación de las hipótesis
- Estructura:
De una sola variable: postula la existencia de una
característica en el fenómeno observado.
Dos o más variables en asociación: relación de asociación
o covarianza entre ellas: un cambio en una variable
acompañado de un cambio correlativo en la otra sin que
signifique una relación de dependencia (reciprocidad,
superioridad, inferioridad, precedencia…).
Dos o más variables en dependencia: son explicativas que
postulan los motivos, causas o efectos de los fenómenos.
Clasificación de las hipótesis
- Forma lógica-lingüística: si están compuestas por un
solo enunciado o por más.
*Simples:
-atributivas. La asignación a un sujeto de una característica
- relacionales. Relaciona entre sí diversos sujetos o variables.
*Compuestas:
- Copulativas. (y)
- Disyuntivas (o)
- Condicionales (si)
Clasificación de las hipótesis
- Generalidad:
Singulares: si se refieren a un solo individuo.
Particulares: si se refieren a una parte de una población o
conjunto.
Universales limitadas: que aluden a toda una población ,
pero dentro de un espacio o tiempos definidos.
Universales estrictas: que no tienen límite alguno ni en la
población ni en el tiempo ni en el espacio.
Clasificación de las hipótesis
- Función:
Sustantivas: que relacionan variables conceptuales o
genéricas. (principales). Son las iniciales, las que motivan
la investigación.
Subhipótesis: que se derivan de las sustantivas. Se
contrastan empíricamente.
Definición operacional de las variables
La definición operacional especifica la clase de
operaciones que han de realizarse para
manipular o medir la variable en cuestión.
La definición operacional es un conjunto de
instrucciones que han de seguirse para el uso
científico de las variables.
Operacionalización de las variables
Las variables se clasifican en categóricas y continuas.
Las variables categóricas clasifican a los sujetos
distribuyéndolos en grupos, de acuerdo a algún atributo
previamente establecido, por ejemplo, el idioma, la
ocupación, etc. Este tipo de variables se subdividen a su
vez en dos: variables dicotómicas que poseen dos
categorías por ejemplo hombre-mujer, y variables
policotómicas que establecen tres o más categorías, por
ejemplo estado civil, nivel académico, etc.
Son variables continuas cuando se miden atributos que
toman un número infinito de valores, como por ejemplo,
el peso, la talla, la estatura, etc.
• 
Operacionalización de las variables
Las variables categóricas se integra por una serie de
características o atributos que forman una categoría
pero no representan una escala de medición numérica,
por ejemplo los oficios y profesiones. Este tipo de
variables sigue dos reglas:
–  Las categorías diferencian una forma de otra y son
mutuamente excluyentes. Por ejemplo, una persona puede
ser gordo o flaco pero no la suma de las dos categorías.
–  Las categorías de una variable deber ser exhaustivas, es
decir, debe incluir todas las posibles alternativas de variación
en la variable. Por ejemplo, la categoría estado civil incluye
los siguientes rangos potenciales de variación: casado,
soltero, divorciado, viudo, separado, unión libre, etc.
Operacionalización de las variables
•  Variables continuas. Los números utilizados en
esta variable pueden ser discretos o continuos.
•  Por ejemplo en la variable número de hijos, el
rango de números es continuo (1, 2, 3, etc.), en
cambio, si existe la posibilidad de dividirlo en
un continuo de pequeñas fracciones o
cantidades es considerada una variable discreta.
Por ejemplo si se afirma: el ingreso de los
trabajadores operativos de la industria
maquiladora es un promedio de 1.3 salarios
mínimos diario, se tiene una variable discreta.
Operacionalización de las variables
La medición de las variables puede realizarse por
medio de cuatro escalas de medición.
Dos de las escalas miden variables categóricas y las
otras dos miden variables numéricas.
Los niveles de medición son:
-  las escalas nominal
-  Ordinal
-  de intervalo
-  de razón.
Operacionalización de las variables
-  Nominal
En este nivel de medición se establecen categorías
distintivas que no implican un orden especifico.
Por ejemplo, si la unidad de análisis es un grupo de
personas, para clasificarlas se puede establecer
la categoría sexo con dos niveles, masculino
(M) y femenino (F), los respondientes solo
tienen que señalar su género, no se requiere de
un orden real.
Operacionalización de las variables
-  Ordinal
Se establecen categorías con dos o más niveles que
implican un orden inherente entre sí.
La escala de medición ordinal es cuantitativa porque
permite ordenar a los eventos en función de la mayor o
menor posesión de un atributo o característica.
Las formas mas comunes de variables ordinales son ítems
(reactivos) actitudinales
•  Totalmente de acuerdo
•  ___ De acuerdo
•  ___ Indiferente
•  ___ En desacuerdo
•  ___ Totalmente en desacuerdo
Operacionalización de las variables
-  Intervalo
La medición de intervalo posee las características
de la medición nominal y ordinal.
Establece la distancia entre una medida y otra. La
escala de intervalo se aplica a variables
continuas pero carece de un punto cero
absoluto.
Una persona que en un examen de matemáticas que
obtiene una puntuación de cero no significa que
carezca de conocimientos, el punto cero es
arbitrario porque sigue existiendo la
Operacionalización de las variables
-  Razón
Incluye las características de los tres anteriores
niveles.
Determina la distancia exacta entre los intervalos
de una categoría. Tiene un punto cero absoluto,
es decir, en el punto cero no existe la
característica o atributo que se mide.
Las
variables de ingreso, edad, número de hijos, etc.
son ejemplos de este tipo de escala.
El nivel de medición de razón se aplica tanto a
variables continuas como discretas.