UNIDAD II - SEMANA 4

LAS HIPÓTESIS

DEFINICIONES:

El término hipótesis se define como una respuesta probable o  tentativa a un problema de investigación, cuya comprobación práctica es viable, si están bien planteadas. Las hipótesis indican lo que se está buscando o intentando probar. Son juicios que se estructuran acerca de la realidad a investigar. Estas explicaciones tentativas del fenómeno a investigar son formuladas a manera de proposiciones.

Por lo mismo, podemos decir que la hipótesis es una proposición aceptable que ha sido formulada a través de la recopilación de información y aunque no esté confirmada, sirve para expresar una solución tentativa a un problema científico.

Podemos definirlas también como proposiciones acerca de las relaciones entre dos o más variables, se apoyan en conocimientos organizados y son susceptibles de medición.  De tal manera que las hipótesis no necesariamente serán verdaderas o no; pero, deberán ser capaces de comprobación empírica. Lo que se somete a comprobación no es exactamente la hipótesis ni las variables que la integran, sino la relación que expresan entre sí las variables estudiadas en la investigación.

La hipótesis de investigación es el elemento que condiciona el diseño metodológico, convirtiéndose en verdadero motor de la investigación. Como se ha dicho esta hipótesis es una aseveración que puede validarse estadísticamente. Una hipótesis explícita es la guía de la investigación, puesto que establece los límites, enfoca el problema y ayuda a organizar el pensamiento.

FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS:

Después de formular un problema, el investigador enuncia la hipótesis, que orientará el proceso y permitirá llegar a conclusiones concretas del proyecto que recién comienza. Si bien la hipótesis constituye, un juicio o proposición, una afirmación o una negación de algo; es este un juicio de carácter especial, su valor de veracidad o falsedad depende críticamente de las pruebas empíricas disponibles. Por tal razón, la posibilidad de réplica de los resultados es fundamental para confirmar una hipótesis como solución de un problema.

Por lo general, se formula una hipótesis como una forma de predicción que describe de un modo concreto lo que se espera sucederá con determinado objeto de estudio si se cumplen ciertas condiciones. Por ejemplo: la aplicación de un programa de comunicación para el público interno en una organización.

Debe emplearse términos claros y concretos, de tal forma que puedan ser definidos de modo operacional, así otras investigaciones podrán refutar o comprobar la investigación realizada. Por tal motivo, toda hipótesis ha de estar sujeta  a referencias y a una contrastación empírica. Las hipótesis no pueden incluir juicios de valor, han de ser objetivas y postular lo que el investigador observa sobre el fenómeno en la realidad.

Toda hipótesis se sostiene en el marco teórico, pues éste brinda una plataforma de análisis al momento de realizar la contrastación con los datos derivados de la investigación de campo. Otro punto importante será determinar los indicadores que se utilizarán para medir las variables estudiadas, esto es lo que denominamos especificidad. Además, la hipótesis debe estar relacionada con los recursos y las técnicas de investigación disponibles, puesto que de su alcance y limitaciones dependerá la comprobación de la misma.

PASOS DE LA HIPÓTESIS:

 Los pasos de la hipótesis son reunir información, compararla, dar posibles explicaciones, escoger la explicación más probable y formular una o más hipótesis. Después de cumplir con todos estos pasos, se realiza una experimentación, en la cual se confirmará o no la hipótesis. Si es confirmada, entonces lo planteado como hipótesis es verdadero. En caso de que no sea confirmada, la hipótesis es falsa.

ESTRUCTURA DE LA HIPÓTESIS:

a.       Unidades de Análisis. Conocidas también como unidades de observación, son el conjunto de cosas, fenómenos, aspectos o cualidades que de alguna manera son del mismo tipo y presentan las mismas características y constituyen el objeto de estudio: personas, empresas, fenómenos, movimientos sociales, etc. que serán investigados.

b.      Las Variables. atributos, características o propiedades presentes en las unidades de análisis y que serán medidas. Estas propiedades pueden variar (adquirir diversos valores) y dicha variación es susceptible de medirse, por ejemplo: aspecto físico, ideología, religión, sexo, etc.

c.       Enlace Lógico. Denominados también conectivos lógicos o términos lógicos. Son palabras que expresan la relación o sirven de enlace entre las unidades de análisis y las variables. Además, determinan el sentido y tipo de relación que se establece en la hipótesis. Por ejemplo: “si xxx entonces xxx”.

CARACTERÍSTICAS DE LA HIPÓTESIS:

a.       Deben referirse a una situación real o realizable, no a una situación que no puede ocurrir bajo un cierto estado de hechos.

b.      Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posible.

c.       La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil.

d.      Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos.

e.      Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

REQUISITOS BÁSICOS DE LA HIPÓTESIS

a.       Expresar la relación entre una variable y otra.

b.      Indicar la necesidad de verificar la relación entre las variables.

TIPOS DE HIPÓTESIS

a.       Hipótesis de Investigación: aseveración, conjetura o proposición sobre las probables relaciones entre dos o más variables. Frecuentemente, se expresan en forma descriptiva, correlacional, de causalidad, de nulidad, etc. dependiendo del propósito y naturaleza de la investigación que se intenta desarrollar.

                                 i.            Hipótesis Descriptiva. Detalla o se refiere a una situación relacional entre las variables que se someten a estudio. Se utiliza en investigaciones de tipo descriptivo, como pudieran ser los estudios por encuesta. Un ejemplo de hipótesis descriptiva es: la campaña publicitaria permitirá el aumento del consumo del producto en un 12% en los próximos 6 meses.

                               ii.             Hipótesis Correlacional. La palabra correlación expresa una posible asociación o relación entre dos o más variables, pero sin expresar una relación de causalidad. Para verificarlas se utilizan pruebas estadísticas de correlación. Por ejemplo: las importaciones disminuyen con el aumento del tipo de cambio del dólar.

                              iii.            Hipótesis de Causalidad. se formulan para investigaciones experimentales. Expresan una relación de causa-efecto entre las investigadas y puede expresar una relación causal entre una variable independiente y una variable dependiente. También puede hacerlo entre más de una variable independiente y una variable dependiente. Por ejemplo: la crisis económica norteamericana es la causa de la reducción de las exportaciones no tradicionales peruanas. El manejo adecuado del los elementos de lenguaje audiovisual son la causa de la mejor comprensión del mensaje de los spots televisivos. 

b.      Hipótesis de Nulidad. Este tipo de hipótesis expresa que no existe relación, diferencia, o causalidad alguna entre dos o más variables. Esta hipótesis permite comparar los descubrimientos con las expectativas mediante métodos estadísticos. La hipótesis nula se emplea en las investigaciones que estudian las características de dos grupos o más y plantea que no se hallan diferencias significativas entre dichos grupos. Por ejemplo, un investigador intenta verificar una hipótesis, la cual sostiene que el consumo de televisión afecta el rendimiento escolar de los alumnos de escuela primaria. Para esto, dividirá al azar una muestra de niños en dos grupos: el primero se denominará experimental, y será quienes verán televisión por más de cuatro horas al día durante uno o dos meses. El segundo grupo se denomina de control y no consumirán televisión. En este caso, la hipótesis nula postulará que pasado el tiempo de investigación no se encuentran diferencias en el rendimiento escolar entre los dos grupos. La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba (el experimental y el de control), y si dichas diferencias son significativas.

c.       Hipótesis alternativa: En toda investigación científica resulta más que conveniente proponer una hipótesis alternativa en la cual se incluyan variables independientes distintas de las que aparecen en la hipótesis de trabajo. De este modo se podrá contar con respuestas alternativas al problema de investigación, que tomen en cuenta otras variables y condicionamientos que también deberían estar sujetos a una comprobación.

d.      Hipótesis Estadísticas. Una hipótesis estadística expresa en términos o símbolos estadísticos los anteriores tipos de hipótesis. Se pueden expresar en términos de:

                                 i.            Estadísticas de Estimación. Diseñadas para evaluar la suposición respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos o unidades de análisis.

                               ii.            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.

                              iii.            Estadísticas de la Diferencia de Medias u otros Valores. En este tipo de hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos.

Las hipótesis también se diferencian según el tipo de investigación desde donde son formuladas. De tal manera, en las investigaciones exploratorias, donde el objetivo suele ser más sencillo en términos científicos, y se trata simplemente de obtener datos que permitan la formulación o la elaboración de una hipótesis. Por tanto, una hipótesis planteada en una investigación exploratoria puede resultar más flexible y un tanto menos precisa. Aunque existen metodólogos que rechazan la posibilidad de plantear una hipótesis en investigaciones exploratorias -ya que al tratarse la investigación de un objeto de estudio en principio desconocido por el investigador, por consiguiente no pueden establecerse hipótesis de un fenómeno desconocido-, otros autores clasifican a estas hipótesis como heurísticas, que están propuestas con el fin de encontrar algo nuevo o descubrir otras hipótesis más generales o sugestivas.

Las investigaciones descriptivas presentan hipótesis más precisas, y por lo general dan cuenta de diferentes tipos de relaciones.

Es en las investigaciones explicativas donde resulta imprescindible formular con suma claridad las hipótesis de la investigación, dando cuenta de las variables intervinientes, su conexión y su incidencia en el fenómeno investigado. En el desarrollo de una investigación explicativa, antes de formular la hipótesis se debe evaluar la adecuación del marco teórico utilizado, asegurarse de que se hace una utilización lógica de dicho marco y tener en cuenta las técnicas de investigación a emplearse en la conformación de la hipótesis. Generalmente, al intervenir dos o más variables, en la formulación de la hipótesis se suele recurrir a la estructura "si se da tal condición, entonces se producirá determinado efecto o resultado", si X, entonces Y, bajo las condiciones R y S.

LAS VARIABLES

DEFINICIÓN.

Son atributos, cualidades, características observables que poseen las personas, objetos, instituciones que expresan magnitudes que varían discretamente o en forma continua. Ejemplo: son variables de las personas: la edad, sexo, talla, peso, contextura, color del cabello, color de ojos, grado de atención, conocimientos previos, confesión religiosa, procedencia, clase social, etc.                          

Son variables de las cosas, objetos: forma, color, tamaño, peso, conservación, antigüedad, etc. Las instituciones también poseen variables como: antigüedad, organización, eficiencia, magnitud, productividad, etc.

CLASIFICACIÓN

Existen diversas clasificaciones de variables.

1.         Por su Grado de abstracción o concreción.

1. Variables Teóricas: Son aquellas que son abstractas que no se entienden porque no son observables o medibles sino se definen. Ejemplos: estatus socioeconómico, rendimiento académico, imperialismo, dependencia, dominación, infraestructura, etc.
2. Variables Intermedias o dimensiones: Son aquellas que permiten comprender a las variables teóricas. Ejemplo El rendimiento académico no se entiende sino está referida a los calificativos, a la asistencia, a la dedicación al estudio, puntualidad del estudiante.
3.  Variables empíricas o Indicadores: Son aquellas que permiten entender mejor a las variables intermedias y por tanto a las variables teóricas. No necesitan definirse por cuanto son fácilmente entendibles, medibles u observables. Ejemplos: la variable calificativa puede ser muy buena, buena, regular, mala y pésima. Las variables empíricas pueden expresarse cuantitativamente.

2.         Por su posición en la investigación:

1. Variable Dependiente: Es aquella que dentro de una hipótesis representa la consecuencia, el efecto,  el fenómeno que se estudia. Se simboliza con la letra Y. Ejemplo: entre las variables rendimiento académico y aplicación de métodos, la variable dependiente es rendimiento académico. En una función matemática como la típica: Y= (f) X (Se lee Y está en función de X; ó Y depende de X).
2. Variable Independiente: Es aquella que influye en la variable dependiente y no de depende de otra variable, dentro de una hipótesis. Se simboliza con la letra X. Ejemplo: entre las variables hiperactividad y falta de autoestima, la variable autoestima es independiente, ya que explica o influye en la hiperactividad del niño.
3. Variable Extrañas o Externas: Son aquellas que provienen del exterior al campo de investigación y por ello se denominan también intervinientes. Las variables extrañas pueden provenir de fuera del sujeto de estudio. Se simbolizan con la letra Z.

3.         Por su Naturaleza:

1. Variables Cualitativas: son aquellas que  nominan o señalan cualidades. Ejemplo: La variable talla puede expresarse: muy alto,  alto, mediano, bajo, muy bajo.
2. Variables Ordinales: son las que expresan una clasificación jerarquizada, en orden de importancia. Ejemplo: la variable nivel de instrucción comprende: iletrado, primaria, secundaria, superior.
3. Variables Cuantitativas: pueden ser discretas y continuas.
1. Variables Discretas: son las que expresan números enteros, por tanto pueden ser contados. Ejemplo población escolar, producción de petróleo,  nacimientos,  muerto, etc.
2. Variables Continuas: son las que expresan en números decimales, por tanto pueden ser medidos con mayor exactitud. Ejemplo: el peso, edad ó talla de una persona.

OPERACIONALIZACIÓN DE LA VARIABLE:

Es el procedimiento por el cual se pasa de variables generales o teóricas, a variables intermedias o dimensiones y luego a variables empíricas o indicadores. Es un paso importante en el desarrollo de la investigación. Cuando se identifican las variables, el próximo paso es su operacionalización, es decir hacerla tangible (que pase de lo abstracto a lo concreto), hacerla operativa, mensurable o por lo menos capaz de ser registrada en la realidad.

La operacionalización de las variables es un proceso que obliga a realizar una definición conceptual de la variables para romper el concepto difuso que ella engloba y así darle sentido concreto dentro de la investigación, luego en función de ello se procede a realizar la definición operacional de la misma para identificar las dimensiones y luego los indicadores que permitirán realizar su medición de forma empírica y cuantitativa, al igual que cualitativamente llegado el caso.

1. Definición conceptual: Básicamente, la definición conceptual de las variables constituye una abstracción articulada en palabras para facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación.
2. Definición operacional: Una definición operacional está constituida por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente. En la definición operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema de investigación.

La operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza. Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o cuantitativas.

LAS ESCALAS

Son instrumentos de medida y se refieren a la forma en que se materializa el indicador. Hay 3 tipos de escalas:

1. Escalas nominales son aquellas que se utilizan para clasificar a la población entre una serie de categorías sin que exista algún orden de categorías ni se pueda cuantificar la distancia que hay entre una categoría y otra. Por ejemplo: Estado civil: soltero, casado, viudo, etc.
2. Escalas ordinales son aquellas que permiten clasificar a la población entre una serie de categorías y establecer un orden o jerarquía. Por ejemplo: Grado de satisfacción: mucho, poco, nada, etc.
3. Escalas de intervalo o razón son aquellas que permiten clasificar a la población entre categorías, ordenarla y cuantificar la distancia entre una categoría y otra. Ej. Nº de hijos: 0,1,2, etc.

Todas las variables cuantitativas tienen escalas de intervalo o razón. Las variables cualitativas pueden ser nominales u ordinales.