El documento habla sobre las hipótesis y variables en diseños de investigación cuantitativa. Define hipótesis, tipos de hipótesis (descriptivas, correlacionales, de diferencia entre grupos, de causalidad, nulas), y características de las hipótesis. También define variables, tipos de variables (independiente, dependiente, interviniente, moderadora, cualitativas, cuantitativas), y escalas de medición. Explica la definición conceptual y operacional de las variables y los pasos para la operacionalización.

1. Universidad de Yacambu
Diseños Cuantitativos de Investigación
Las Hipótesis y las Variables
Oscar Guzmán H.
08 Marzo 2013.

2. Contenido
•Definición de Hipótesis
•Tipos de hipótesis y características
•Definición de Variables
•Tipos y características
•¿En qué consiste la definición
conceptual y operacional de las
variables?
•Presentar la operacionalización de
las variables de tu investigación Tema
de Investigación.

3. Definición de Hipótesis
La hipótesis es una proposición,
condición o principio que se
realiza sin la debida certeza, pero
con el fin de derivar sus
consecuencias con base en hechos
lógicos y comprobar su
concordancia con los hechos ya
conocidos y/o que puedan
determinarse mediante la relación
entre elementos (variables) que los
caracterizan.

4. Tipos de Hipótesis
Según Hernández Sampier (2004):
1. HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS. Analiza las variables
que se van a observar en un contexto o en la
manifestación de otra variable. Este tipo de hipótesis
puede o no relacionar variables y finalmente no toda
investigación descriptiva puede tener hipótesis.
Ejemplo:
"existe un alto porcentaje de egresados que no alcanzan
el éxito profesional…"

5. Tipos de Hipótesis
2. HIPÓTESIS CORRELACIONALES.
Especifican la relación entre dos o más
variables; estas investigaciones establecen
relaciones de dos o más variables (correlación
bivariada o correlación múltiple). Alcanzan un
nivel predictivo y parcialmente explicativo. En
la correlación no se habla de la variable
dependiente y la independiente, esta es propia
de investigaciones causales. Estas hipótesis se
contextualizan en la realidad y se someten a
pruebas empíricas.
Ejemplo:
"a menor esfuerzo intelectual, mayor
probabilidad de fracaso académico"

6. Tipos de Hipótesis
3. HIPÓTESIS DE DIFERENCIA ENTRE
GRUPOS. Se formulan en investigaciones cuyo
fin es comparar grupos. Son un tipo de
investigación correlacional que relacionan dos
o más variables, además si establecen la
diferencia entre grupos. Si se establece la
diferencia entre grupos además de explicar el
porqué de las diferencias, entonces son
hipótesis de estudios explicativos. Una
investigación que se inicia como correlacional
puede terminar como explicativa.
Ejemplo:
“los estudiantes de Venezuela pueden mejorar
su rendimiento como los estudiantes de
Holanda"

7. Tipos de Hipótesis
4. HIPÓTESIS DE CAUSALIDAD. Estas hipótesis
establecen relaciones causa-efecto. Afirma las relaciones
de dos o más variables, cómo se dan éstas, además
proponen como se da su entendimiento. La correlación
y la causalidad son conceptos asociados pero distintos.
Para poder establecer causalidad antes debe haberse
demostrado correlación, pero además la causa debe
ocurrir antes que el efecto. En las hipótesis causales las
supuestas causas se les conoce como variable
independiente y a los efectos como variable
dependiente..
Ejemplo:
"si se optimiza el empleo de los recursos didácticos
informáticos, entonces, mejora significativamente el
éxito académico de los estudiantes universitarios"

8. Tipos de Hipótesis
5. HIPÓTESIS NULAS (HO). Son el
reverso o negación de las hipótesis de
investigación o hipótesis alternas; sirven
para refutar o negar lo que afirma la
hipótesis de investigación o la hipótesis
alterna. Las hipótesis nulas pueden ser:
hipótesis nulas descriptivas, hipótesis nulas
correlacionales, hipótesis nulas de la
diferencia de grupos, hipótesis nulas que
establecen relación de causalidad.

9. Tipos de Hipótesis
5. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS (HE). Transforman las hipótesis de
investigación, nulas o alternativas en proposiciones estadísticas. Se
pueden formular solo cuando los datos del estudio a recolectar y
analizar para probar o rechazar las hipótesis son cuantitativos:
5.1 De estimación: corresponde a hipótesis de investigación
descriptivas simples que emplean estadígrafos o presentan formas
estadísticas.
5.2 De Correlación: traduce en términos estadísticos una correlación
entre dos o más variables.
5.3 De la diferencia de medias: se comparan una estadística entre dos
o más grupos.

10. Características de las Hipótesis
Las características más destacadas de las hipótesis según
Hernández Sampier (2004) son las siguientes:
•Las hipótesis deben referirse a una situación social real.
Solo pueden someterse a prueba en un universo y
contexto bien definido.
•Las variables de la hipótesis deben ser comprensibles,
precisas y lo más concretas posibles.
•La relación entre variables propuesta por una hipótesis
debe ser clara, verosímil y lógica.
•Los términos de la hipótesis y la relación planteada
entre ellos, debe tener referentes en la realidad, es decir,
ser observables y medibles.
•Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas
disponibles para probarlas, verificarlas, si es posible
desarrollarlas.

11. Definición de Variable
Briones (1987 : 34) define:
“Una variable es una propiedad,
característica o atributo que puede
darse en ciertos sujetos o pueden
darse en grados o modalidades
diferentes. . . son conceptos
clasificatorios que permiten ubicar
a los individuos en categorías o
clases y son susceptibles de
identificación y medición”.

12. Tipos de Variables
Variable Independiente: Es aquella característica o propiedad que se
supone ser la causa del fenómeno estudiado. En investigación
experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula.
Variable Dependiente: Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o
característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la
variable independiente.
La variable dependiente es el factor que es observado y medido para
determinar el efecto de la variable independiente.
Variable Interviniente: Son aquellas
características o propiedades que de una
manera u otra afectan el resultado que se
espera y están vinculadas con las
variables independientes y dependientes.

13. Tipos de Variables
Variable Moderadora: Según Tuckman: representan un tipo especial de
variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la
finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable
independiente primaria y las variables dependientes.
Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o
cualidades de un fenómeno. Sabino (1989 : 80) señala que sobre este tipo
de variable no puede construirse una serie numérica definida.
Variable Cuantitativa: Son aquellas
variables en las que características o
propiedades pueden presentarse en
diversos grados de intensidad, es decir,
admiten una escala numérica de
medición.

14. Tipos de Variables
Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar datos decimales.
Ej. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.)
Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones
intermedias entre dos números. Ej. en Barinas la división de territorial la
constituyen 11 municipios.
Variables de Control: Según
Tuckman: La define como los factores
que son controlados por el
investigador para eliminar o
neutralizar cualquier efecto que
podrían tener de otra manera en el
fenómeno observado.

15. Definición de las Variables
En los diseños de investigación, experimentales o
no, se deben identificar y definir las variables que
se pretenden medir y se les debe definir tanto
conceptual como operacionalmente.
La definición conceptual de una variable se debe
referir a qué se entiende por dicha variable, qué
es, en qué consiste.
Mientras que la definición operacional apunta
hacia la descripción de los indicadores de la
variable en cuestión; es decir, un indicador es un
rasgo característico de una variable que nos
permite identificar cuándo esa variable se hace
presente en el estudio, nos señala cómo se
manifiesta.

16. Definición de las Variables
En ocasiones, en los Diseños No
Experimentales, las variables están
referidas implícitamente en las
preguntas de investigación y en los
objetivos de la misma; aunque también
pueden ser enunciadas de forma
explícita.
Comúnmente explícitamente referidas
se consiguen en los Diseños
Experimentales y Cuasi
experimentales, aunque dicha forma
no es una exclusividad de tales
diseños.

17. Escalas de Medición
Nominal: este nivel sólo permite clasificar, es decir, existente una
relación de equivalencia. : Ejm Sexo.
Ordinal: permite clasificar además ordenar, es decir, establecer una
secuencia lógica. Ejm : Grado de aprendizaje : bueno, malo y
deficiente.
Intervalar o Numérica: Permite clasificar y ordenar: Ejemplos:
temperatura, rendimiento académico, coeficiente intelectual.
De Razón o Proporción: Posee las propiedades anteriores como
clasificar, ordenar; los intervalos son iguales y además, existe el cero
absoluto o verdadero: Ejm : Edad , peso, talla

18. Dimensión
Las dimensiones vendrían a ser subvariables o
variables con un nivel más cercano al indicador.
Para el caso de definir a la variable productividad,
nos encontramos con diferentes subdimensiones
que forman parte de la variable, como ser: mano
de obra, maquinaria, materiales o energía. Cada
una de estas subvariables son las dimensiones de
la variable productividad.

19. Indicadores
Las dimensiones, para poder ser contrastadas
empíricamente, requieren operacionalizarse en
indicadores, que no son otra cosa que parámetros que
contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la
problemática a estudiar. En un sentido restringido, los
indicadores son datos.
Para la variable productividad, por ejemplo, en la
dimensión mano de obra, los indicadores podrían ser
cantidad de productos envasados por un trabajador en
ocho horas de trabajo.

20. Pasos en el proceso de
operacionalización de una variable
• Indicar la variable a medir.
• Conceptualizar la variable.
• Establecer las dimensiones de las variables.
• Encontrar los indicadores de esas
dimensiones.
• Determinar las escalas de medición de las
variables.

21. Bibliografía consultada.
• Bunge Mario. La Investigación Científica. Editorial Arial.
1983 México.
• Martínez Patiño Elías. Elaboración de textos académicos.
• Marquéz R. Omar A. El Proceso de la Investigación en
las Ciencias Sociales. Ediciones de la Universidad
Ezequiel Zamora colección Docencia Universitaria.
• Padilla Hugo. Antologías del Pensamiento Científico.
ANUIES. 1998. México

22. Tema tentativo de Investigación
Uso de las Tecnologías de la Comunicación e
Información como herramienta para mejorar la
calidad educativa en UE Gral Francisco de Miranda,
ubicada en el Valle, Caracas, Distrito Capital.

23. Hipótesis
El empleo de las Tecnologías de la Comunicación e
Información mejorará la calidad educativa en la UE
Gral Francisco de Miranda, ubicada en el Valle,
Caracas, Distrito Capital.

24. Variables
Variable Independiente: Empleo de las de
Tecnologías de la Comunicación e Información.
Variable Dependiente: Mejora de la calidad
educativa en la UE Gral Francisco de Miranda,
ubicada en el Valle, Caracas, Distrito Capital.

25. Operacionalización de Variables
Variable Definición Dimensión Indicadore Escala
s
Empleo de Aplicación de Tecnología Aceptación Ningun
las TIC las Tic en a
actividades Poca
Habilidad Destreza
didácticas Media
Mucha
Mejora la Efectos Filosofía Relevancia Ningun
calidad positivos sobre Pedagogía Eficacia a
educativa el proceso de Poca
Cultura Pertinencia
formación Media
Economía Eficiencia
Mucha