1. El proceso de investigación
cuantitativa: La formulación
de la hipótesis
FACULTAD: Ciencias de la Empresa/ Ingenierías
CÓDIGO: BI1202 - BC1004 - BC1104 - BC1202
DOCENTE: Edali Gloria Ortega Miranda
PERIODO ACADÉMICO: 2013-1
6. • No necesariamente son
verdaderas.
• Están sujetas a:
• Comprobación empírica y
verificación en la realidad
(investigación cuantitativa)
• Observación en el campo
(investigación cualitativa).
7. Se formulan hipótesis casuales
Tipo de
Investigación
Formulación
de hipótesis
E. Exploratorios
E. Descriptivos
E. Correlacionales
E. Explicativos
NO se formulan hipótesis
Sólo cuando se busca predecir
Sí se formulan hipótesis
8. ¿Que es una variable?
Es una propiedad que puede variar
y cuya variación es susceptible de
medirse u observarse.
10. • Se aplica a un grupo de personas u
objetos, los que adquieren diversos
valores o manifestaciones a
respecto a la variable.
• Adquieren valor para la
investigación científica cuando se
relacionan con otras variables
(forman parte de hipótesis o
teorías).
14. 01/05/2013 14
Deben referirse a una situación real.
Las variables de la hipótesis deben ser comprensibles, precisas y lo más
concretas posible.
La relación entre variables propuesta por una hipótesis deben ser claras y
lógicas.
Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser
observables y medibles.
Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para
medirlas.
CARACTERÍSTICAS DE LA HIPÓTESIS
16. HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN
• Proposiciones tentativas sobre las
posibles relaciones entre dos o más
variables.
• Simbolización: Hi ó H1, H2, H3, etc
• Hipótesis de trabajo.
17. HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS DE UN DATO O
VALOR QUE SE PRONOSTICA
• Se utilizan a veces en estudios descriptivos.
• Intentan predecir un dato o valor en una o más
variables.
18. HIPÓTESIS CORRELACIONALES
• Especifican relaciones entre dos o más variables.
• Corresponde a estudios correlacionales.
• Establece asociación entre dos o más variables.
• El orden en que se coloquen las variables no es
importante, no hay relación de causalidad.
X ------- Y
19. HIPÓTESIS DE DIFERENCIA ENTRE GRUPOS
• En investigaciones cuya finalidad es comparar
grupos.
• Puede ser:
• Simple
• Direccional
• Considerada por algunos como un tipo de
hipótesis correlacional.
20. HIPÓTESIS DE RELACIONES DE CAUSALIDAD
• Afirma las relaciones entre dos o más variables y
cómo se dan dichas relaciones.
• Proponen un «Sentido de entendimiento» entre ellas.
• Relaciones causa – efecto.
• Para establecer causalidad debe haber previamente
correlación, pero además la causa debe ocurrir antes
que el efecto.
21. HIPÓTESIS DE RELACIONES DE CAUSALIDAD
Puede ser:
• Bivariada: Relación entre una variable independiente y una
variable dependiente.
• Multivariada: relación entre diversas variables independientes,
o una independiente y varias dependientes, o varias
independientes y varias dependientes.
• Hipótesis con presencia de variables intervinientes: Ciertas
variables intervienen modificando la relación
23. HIPÓTESIS DE RELACIONES DE CAUSALIDAD
Puede ser:
• Bivariada: Relación entre una variable independiente y una
variable dependiente.
• Multivariada: relación entre diversas variables independientes,
o una independiente y varias dependientes, o varias
independientes y varias dependientes.
• Hipótesis con presencia de variables intervinientes: Ciertas
variables intervienen modificando la relación
24.
25.
26. HIPÓTESIS DE RELACIONES DE CAUSALIDAD
Puede ser:
• Bivariada: Relación entre una variable independiente y una
variable dependiente.
• Multivariada: relación entre diversas variables independientes,
o una independiente y varias dependientes, o varias
independientes y varias dependientes.
• Hipótesis con presencia de variables intervinientes: Ciertas
variables intervienen modificando la relación.
27.
28. HIPÓTESIS NULAS
• Reverso de hipótesis de investigación.
• Simbolización: Ho.
• Proposiciones que niegan o refutan la
relación entre variables.
• Clasificación similar a la de las
hipótesis de investigación
29. HIPÓTESIS ALTERNATIVAS
• Sólo pueden formularse cuando hay
otras posibilidades, además de la
hipótesis de investigación y nulas.
• Simbolización: Ha.
• Posibilidades diferentes o «alternas»
ante la hipótesis de investigación y nula.
30. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS
• Exclusivas del enfoque cuantitativo,
sólo con datos cuantitativos.
• Representa la transformación de las
hipótesis de investigación, nulas y
alternativas en símbolos estadísticos.
• 3 tipos: de estimación, de correlación,
de diferencia de medias.
31. HIPÓTESIS ESTADÍSTICA DE ESTIMACIÓN
• Para evaluar una suposición respecto al valor de
alguna característica en una muestra.
• Se fundamenta en información previa.
• Posteriormente se compara el promedio estimado
por la hipótesis con el promedio actual.
Hi: X > 20
Ho: X = 20
Ha: X < 20
32. HIPÓTESIS DE CORRELACIÓN
• Traduce en términos estadísticos una correlación
entre dos o más variables.
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA DE CORRELACIÓN
Hi: r x y ≠ 0
Ho: r x y = 0
Hi: Rxyz ≠ 0
Ho: Rxyz = 0
33. HIPÓTESIS DE CORRELACIÓN
• Se compara una estadística entre dos o más
grupos.
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA DE DIFERENCIA DE MEDIA
Hi: X 1 ≠ X 2
Ho: X 1 = X 2
Hi: %1 ≠ %2 ≠ %3
Ho: %1 = %2 = %3
34. • Someter la hipótesis a prueba en «la realidad».
• Se aplica un diseño de investigación, se recolectan
los datos y se interpretan estos datos.
35. 1. Guías de una investigación de enfoque
cuantitativo
2. Función descriptiva y explicativa, según el caso.
3. Prueba teorías, si se aporta evidencia en favor de
la(s) hipótesis.