Subido por Lucho Saavedra

FORMULACION DE HIPOTESIS

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UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS
CURSO
: SEMINARIO DE TESIS I
TEMA
: FOMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS, UNIVERSO,
POBLACIÓN, SELECCIÓN DE LA MUESTRA, VALIDEZ.
DOCENTE
: Lic. JOSÉ CARLOS ROMERO QUINTANILLA
ALUMNOS
: CHIPANA SAAVEDRA, JOSÉ LUIS
PAMELA RUMISONCCO PALOMINO
PERCY H.G
Ayacucho – Perú
INTRODUCCION
Se explica que en este punto de la investigación resulta necesario analizar
si es conveniente formular hipótesis, dependiendo del alcance inicial del
estudio (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo). Asimismo,
se define qué es una hipótesis, se presenta una clasificación de los tipos
de hipótesis, se precisa el concepto de variable y se explican maneras de
deducir y formular hipótesis. Además, se establece la relación entre el
planteamiento del problema, el marco teórico y el alcance del estudio, por
un lado, y las hipótesis, por el otro.
¿Qué son las hipótesis?
Las hipótesis son las guías de una investigación o estudio. Las hipótesis
indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones
tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente y
deben formularse a manera de proposiciones.
De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación.
Cabe señalar que en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos
hipótesis acerca de muchas cosas y luego indagamos su veracidad.
¿En toda investigación cuantitativa debemos plantear
hipótesis?
No, en todas las investigaciones cuantitativas se plantean hipótesis. El
hecho de que formulemos o no hipótesis depende de un factor esencial:
el alcance inicial del estudio. Las investigaciones cuantitativas que
formulan hipótesis son aquellas cuyo planteamiento define que su alcance
será correlacional o explicativo, o las que tienen un alcance descriptivo,
pero que intentan pronosticar una cifra o un hecho.
Esto se resume en la tabla
¿Las hipótesis son siempre verdaderas?
Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Al formularlas, el
investigador no está totalmente seguro de que vayan a comprobarse.
Como ejemplifican Black y Champion (1976), una hipó-tesis es diferente
de la afirmación de un hecho.
¿Qué son las variables?
Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de medirse u observarse
Ejemplos de variables son: el género, la presión arterial, el atractivo físico,
el aprendizaje de conceptos, la religión
¿De dónde surgen las hipótesis?
Es natural que las hipótesis surjan del planteamiento del problema y del
marco teórico
Existe, pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del
problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al formular las
hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.
¿Qué características debe tener una hipótesis?
La hipótesis debe referirse a una situación “real” Como argumenta Castro-Rea
(2009), las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un
contexto bien definidos.
Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo
más concretos que sea posible
La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y
verosímil (lógica).
Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así
como la relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad
Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
¿Qué tipos de hipótesis se pueden establecer?
Hay diversas formas de clasificar las hipótesis, nos concentraremos
en los siguientes tipos:
1 hipótesis de investigación
2 hipótesis nulas
3 hipótesis alternativas
4 hipótesis estadísticas
1 ¿Qué son las hipótesis de investigación?
hipótesis de investigación, que se definen como proposiciones tentativas
acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables (Babbie, 2014 y
2012; Martin y Bridgmon, 2012; Davis, 2008; Kalaian y Kasim, 2008 e Iversen,
2003), y que deben cumplir con los cinco requisitos mencionados. Se les suele
simbolizar como Hi o H1, H2, H3, etc. (cuando son varias), y también se les
denomina “hipótesis de trabajo”.
Las hipótesis de investigación pueden ser:
a) descriptivas de un valor o dato pronosticado .-Estas hipótesis se utilizan a
veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o
más variables que se van a medir u observar
b) correlacionales .- Especifican las relaciones entre dos o más variables y
corresponden a los estudios correlacionales
c) de diferencia de grupos .-Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya
finalidad es comparar grupos.
d) causales .-Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones
entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además
propone un “sentido de entendimiento” de las relaciones.
d.1) Hipótesis causales bivariadas.
En éstas se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente.
Por ejemplo: “el consumo diario y permanente de selenio como suplemento alimenticio reduce el
crecimiento de los tumores cancerígenos en mujeres que se encuentran en la etapa inicial de la
enfermedad”
d.2). Hipótesis causales multivariadas.
Plantean una relación entre diversas variables independientes y una
dependiente, una independiente y varias dependientes o diversas variables
independientes y varias dependientes.
2 ¿Qué son las hipótesis nulas?
Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de
investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre
variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de
investigación. Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho.
3 ¿Qué son las hipótesis alternativas?
Como su nombre lo indica, son posibilidades alternas de las hipótesis de
investigación y nula: ofrecen una descripción o explicación distinta de las que
proporcionan éstas.
Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse
cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de
investigación y nula
4 ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS?
Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de
investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden
formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar
y analizar para aprobar o desaprobar las hipótesis son cuantitativos
(números, porcentajes, promedios).
¿En una investigación se formulan hipótesis de investigación, nula y
alternativa?
Al respecto no hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los
investigadores. Se puede leer un artículo de alguna revista científica en la que
sólo se formule la hipótesis de investigación, y podemos encontrar un artículo
en otra revista en la que únicamente se plantea la hipótesis nula.
¿Cuántas hipótesis se deben formular en una investigación?
Cada investigación es diferente. Algunas contienen gran variedad de hipótesis
porque el problema de investigación es complejo, mientras que otras
contienen una o dos hipótesis. Todo depende del planteamiento del problema.
¿En una investigación se pueden formular hipótesis descriptivas de un
dato que se pronostica en una variable, hipótesis correlacionales,
hipótesis de la diferencia de grupos e hipótesis causales?
La respuesta es sí. En una misma investigación es posible establecer todos los
tipos de hipótesis, porque el problema de investigación así lo requiere.
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Como se ha dicho, en el proceso cuantitativo las hipótesis se someten a prueba o escrutinio
empírico para determinar si son apoyadas o refutadas, de acuerdo con lo que el investigador
observa. De hecho, para esto se formulan en la tradición deductiva. Ahora bien, en realidad
no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que fue
apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
Queda claro qué valor tienen las hipótesis para la investigación. Sin embargo, creemos que es
necesario ahondar un poco más en este punto, mencionando las principales funciones de las
hipótesis.
1. En primer lugar, son las guías de una investigación en el enfoque cuantitativo. Formularlas nos
ayuda a saber lo que tratamos de buscar, de probar
2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso.
3. La tercera función es probar teorías.
4. Una cuarta función consiste en sugerir teorías
¿Qué ocurre cuando no se aporta evidencia a favor de las hipótesis
de investigación? ¿Qué ocurre cuando no se aporta evidencia a favor
de las hipótesis de investigación?
No siempre los datos y resultados apoyan las hipótesis. Pero el hecho de que
éstos no aporten evidencia en favor de las hipótesis planteadas de ningún modo
significa que la investigación carezca de utilidad. Recordemos que en la
investigación el fin último es el conocimiento y, en este sentido, también los datos
en contra de una hipótesis ofrecen entendimiento.
¿Deben definirse las variables de una hipótesis como parte de
su formulación?
Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables
incluidos en ella.
1. Para que el investigador, sus colegas, los lectores del estudio y, en
general, cualquier persona que consulte la investigación le dé el mismo
significado a los términos o variables de las hipótesis, es común que un
mismo concepto se emplee de maneras distintas.
2. Asegurarnos de que las variables pueden ser medidas, observadas,
evaluadas o inferidas, es decir, que de ellas se pueden obtener datos en la
realidad.
Definición conceptual o constitutiva
Una definición conceptual trata a la variable con otros términos. Así,
trastorno bipolar se podría definir como una enfermedad mental
caracterizada por cambios drásticos de humor o estado de ánimo.
Definiciones operacionales
Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que
describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las
impresiones sensoriales, las cuales indican la existencia de un concepto teórico
en mayor o menor grado (Reynolds, 1986). En otras palabras, especifica qué
actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable e
interpretar los datos obtenidos (Hernández- Sampieri, 2013). Una definición
operacional nos dice que para recoger datos respecto de una variable, hay que
hacer esto y esto otro, además articula los procesos o acciones de un concepto
que son necesarios para identificar
Universo, población y
muestra
universo
Totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse
determinada característica susceptible a ser estudiada.
No siempre es posible estudiarlo en su totalidad.
No puede ser finito o infinito, y en el caso de ser finito, puede ser muy grande
y no poderse estudiar en su totalidad. Por eso es necesario escoger una parte
de ese universo, para llevar a cabo el estudio.
Población
Grupo del cual se desea algo (obtener información).
Parte del universo en la cual vamos a basar nuestro estudio, según las
características de nuestra investigación.
Conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.
Se debe definir la unidad de análisis ¿Quiénes van a ser medidos?. Para esto debe
precisar el problema a investigar y los objetivos de la investigación
¿Cómo se delimita una población?
Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de
contenido, lugar y tiempo.
Un estudio no es mejor al tener una población más grande, sino al haber delimitado
claramente su población en base a los objetivos del estudio
Los criterios de cada investigador dependen de sus objetivos de estudio, así que
debe establecerlos claramente.
muestra
Parte o subconjunto de la población, también conocida como población
muestral.
Grupo en el que se realiza el estudio.
Subconjunto de elementos que pertenecen al conjunto definido en sus
características que llamamos población.
Para seleccionar la muestra deben delimitarse las características de la
población.
¿Cómo seleccionamos la muestra?
Estableciendo claramente las características de la población. Con esto
delimitamos cuales serán nuestros parámetros muestrales.
Se busca que la muestra sea un reflejo fiel del conjunto de la población
(deben ser representativas)
tipos de muestras
Muestra probabilística: Todos los elementos de la población tienen la misma
posibilidad de ser escogidos. Esto se logra a través de una selección aleatoria y/o
mecánica de las unidades de análisis
Muestra no probabilística: los elementos se seleccionan según los criterios de la
persona encargada de hacer la muestra.
Muestras probabilísticas
Son esenciales en los diseños de investigación por encuestas en las que se pretende
hacer estimaciones de variables en la población. Las variables se medirán con
instrumentos de medición y se analizaran con pruebas estadísticas para el análisis de
datos.
Tienen varias ventajas, la principal es que se puede medir el tamaño del error en
nuestras predicciones. Gracias a ello, los elementos muéstrales tendrán valores muy
parecidos
a
los
de
la
población.
Resumiremos diciendo que la elección entre la muestra probabilística y la no
probabilística se hace según el planteamiento del problema, las hipótesis, el diseño de
investigación y el alcance de sus contribuciones. Las muestras probabilísticas tienen
muchas ventajas; quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en
nuestras predicciones. Se ha dicho incluso que el principal
1. Muestreo aleatorio simple (MAS)
2. Muestreo aleatorio estratificado (MAE)
3. Muestreo aleatorio sistemático
4. Muestreo aleatorio por conglomerados
5. Muestreo aleatorio poli-etápico
Muestreo aleatorio simple:Primero se prepara un marco muestral, que es una lista de todas las unidades,
después se decide el tamaño de la muestra, y se selecciona del marco, utilizando procedimientos aleatorios
(números, tablas, software, etc).Este procedimiento consiste en seleccionar n elementos de una población de
tamaño N, de modo que todas las muestras posibles de tamaño n, tengan la misma probabilidad de ser
seleccionada. implica contar con un listado de todos los elementos del universo y esto lo hace muy costoso y en
oportunidades imposibles de realizar.
Muestreo aleatorio estratificado:Se basa en dividir el conjunto N de elementos en L subconjuntos o estratos,
mediante variables de control llamadas variables claves de estratificación, las cuales deben estar
correlacionadas con las variables en estudio. Estas variables agrupan los elementos de la población en L partes,
tratando que sean cada uno de sus elementos lo más homogéneos posibles y las L partes heterogéneas entre
ellas.
Muestreo aleatorio sistemático:Consiste en aplicar un método sistemático de selección de los elementos que
conformaran la muestra. Es decir, consiste en numerar los elementos de la población del 1 a N, en cualquier orden,
luego dividirla en n partes de tamaño K=N/n (intervalo de selección sistemática) y elegir un numero al azar entre 1 y K
que se designa por i (origen aleatorio) y de allí en adelante tomar los elementos que ocupen la misma posición en los
K sucesivas partes restantes, en total n-1.
Muestreo aleatorio por conglomerados :Los conglomerados son grupos o agrupaciones de elementos que existen
naturalmente y no los define el investigador. Se selecciona una muestra aleatoria no de sujetos, sino de grupos de
individuos, como familias, casas, pueblos, escuelas, municipios, etc. Lo anterior implica que debemos contar con un
listado de los conglomerados, y no de los sujetos de estudio.
El muestreo por conglomerados es adecuado cuando las unidades de estudio están geográficamente dispersas
muestras no probabilísticos
Una precisión importante es que a veces, para estudios exploratorios, la muestra probabilístico resulta excesivamente
costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones
(estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa,
puesto que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. En general se seleccionan
a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando, en la medida de lo posible, que la muestra sea representativa.
Muestra por cuotas: este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen
unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Lima. Una
vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características. Para tal efecto,
este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.
Muestra intencional o de conveniencia.
Este tipo de muestra se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la
inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de
zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.
Bola de nieve.
Se trata de un estudio que primer lugar se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y
así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con
poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etcétera.
d.
Muestreo Discrecional.
En esta etapa se desarrolla a criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar
al estudio.
Bola de nieve.
Se trata de un estudio que primer lugar se localiza a algunos individuos,
los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una
muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se
hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas,
determinados tipos de enfermos, etcétera.
d. Muestreo Discrecional.
En esta etapa se desarrolla a criterio del investigador los elementos son
elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio.
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