Este documento describe los conceptos clave relacionados con las hipótesis en la investigación científica. Explica que las hipótesis son proposiciones tentativas sobre la relación entre variables que se someten a prueba empírica. Detalla los tipos de hipótesis, como las de investigación, nulas y alternativas, y sus características. Además, explica la importancia de definir claramente los términos y variables de una hipótesis para que pueda probarse y compartirse los resultados de manera reproducible.

1. Universidad NacionalAgraria La Molina FR2000 ESTADISTICA FORESTAL Facultad de Ciencias Forestales
Departamento de Manejo Forestal
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CONCEPTOS
SOBRE HIPÓTESIS1
¿Qué son las hipótesis?
Las hipótesis nos indican lo que estamos buscando o tratando de probar y pueden definirse como explicaciones tentativas
del fenómeno investigado formuladas a manera de proposiciones.
Las hipótesis no necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con hechos. Son
explicaciones tentativas, no los hechos en sí. El investigador al formularlas no puede asegurar que vayan a comprobarse.
Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más
variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.
Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variable. Una variable es una
propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de medirse.
¿Qué características debe tener una hipótesis?
1. Las hipótesis deben referirse a una situación real.
Las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universos y contexto bien definidos, Los contextos o realidades
pueden ser más o menos generales y -normalmente- han sido explicitados en el planteamiento del problema. Lo que
hacemos al establecer la hipótesis o las hipótesis es volver a analizar si son adecuados para nuestro estudio y si es
posible tener acceso a ellos (reconfirmamos el contexto, buscamos otro o ajustamos la hipótesis).
2. Los términos (variables) de la hipótesis tienen que ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible.
3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).
4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos, o sea tener
referentes en la realidad.
Las hipótesis científicas -al igual que los objetivos y preguntas de investigación- no incluyen aspectos morales ni
cuestiones que no podemos medir en la realidad.
5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
¿Qué tipos de hipótesis hay?
Puede hablarse de: hipótesis de investigación, hipótesis nulas, hipótesis alternativas e hipótesis estadísticas.
Las hipótesis de investigación, usualmente simbolizadas como Hi, (o H1, H2, H3, etc., si son varias) también se les llama
hipótesis de trabajo. Se distinguen cuatro tipos de hipótesis de investigación:
- Hipótesis descriptivas del valor de variables. Se utilizan a veces en estudios descriptivos. Un ejemplo podría
ser: "durante los próximos 5 años el volumen de los árboles se incrementará entre un 40 y un 50%".
- Hipótesis correlacionales. Especifican relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios
correlacionales y pueden establecer la asociación entre dos variables ("la mayor germinación de las semillas
está relacionada con el incremento de insolación") No sólo puede establecer que dos o más variables están
asociadas, sino cómo están asociadas. En tal caso se alcanza el nivel predictivo y parcialmente explicativo.
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Responsable: Ing.For. Carlos Vargas S.
Adaptado de: Hernández, R., Fernández, C. y Baptista, P, 1991. Metodología de la Investigación. McGrawHill, Mexico, Ira.Edición.

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- Hipótesis de la diferencia entre grupos. Se formulan en investigaciones dirigidas a comparar grupos.
- Hipótesis que establecen relaciones de causalidad. Estas hipótesis no sólo afirman las relaciones entre dos o
más variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un "sentido de entendimiento" de
ellas. Este sentido puede ser más o menos completo, dependiendo del número de variables que se incluyan,
pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.
Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación. Ellas conllevan la negación de la
hipótesis de investigación. Se simbolizan como H0.
Las hipótesis alternativas son posibilidades o "alternativas" ante la hipótesis nula. Ofrecen otra descripción, o explicación
distinta a las que proporcionan estos tipos de hipótesis.
Se vuelven hipótesis estadísticas las hipótesis de investigación, nulas y alternativas cuando se las traduce en términos
estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y analizar para probar o
disprobar las hipótesis son cuantitativos. Básicamente hay tres tipos de hipótesis estadística, que corresponden a
clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula: 1) de estimación, 2) de correlación y 3) de diferencia de medias.
¿En una investigación se formulan y explicitan las hipótesis de investigación, nula, alternativa y estadística?
No hay reglas universales, ni consenso entre los investigadores. En estudios que contienen análisis de datos cuantitativos,
son comunes las siguientes opciones: 1) hipótesis de investigación únicamente, 2) hipótesis de investigación más hipótesis
estadística nula, 3) hipótesis estadísticas de investigación y nula.
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Las hipótesis científicas se someten al escrutinio empírico o prueba para determinar si son apoyadas o refutadas según las
observaciones del investigador. No podernos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que de
acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular, fue apoyada o no.
Las hipótesis se someten a prueba en la realidad mediante la aplicación de un diseño de investigación, recolectando datos
a través de uno o varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichos datos.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
Las hipótesis cumplen varias funciones en el proceso de la investigación:
a) El formularlas nos ayuda a saber lo que estamos tratando de buscar. Es decir, son las guías de una investigación.
b) Cada vez que una hipótesis recibe evidencia empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno al cual está
asociada o hace referencia. Entonces, tienen una función descriptiva y explicativa.
e) Sirve para probar teorías si se aportan evidencias a favor de éstas.
d) Sugiere teorías. Puede, como resultado de la prueba de hipótesis, plantear las bases de una teoría.
Su utilidad va más allá que recibir evidencias favorables. No es necesario que las hipótesis sean las respuestas correctas
a los problemas planteados. En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna
de ellas proporcione una solución satisfactoria del problema. Al eliminar cada una de las hipótesis, va estrechando el
campo en el cual deberá hallar la respuesta. Hasta las hipótesis que no reciben evidencia empírica son útiles si dirigen la
atención del investigador o de otros científicos hacia factores o relaciones insospechados que, de alguna manera, podrían
ayudar a resolver el problema.

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¿Debe necesariamente definirse las variables de una hipótesis al formularse ésta?
En general, la actividad científica es un proceso comunitario que involucra a todos los investigadores. El investigador debe poder
compartir los resultados de los experimentos con los demás, y éstos deben ser repetibles. Es indispensable definir claramente los
términos o variables que se incluyen en las hipótesis, para asegurar que todos los que se interesen en la investigación encuentren en las
definiciones el mismo significado. También es necesaria la definición de las variables para permitir que estas sean medidas y evaluadas
a través de los sentidos. También, si queremos que se pueda confrontar una investigación con otras, debemos estar seguros que
"hablamos de lo mismo".
Un ejemplo práctico puede aclarar esto: si dos forestales con experiencia en inventarios en bosques amazónicos discuten porque uno
afirma que el promedio de árboles comerciales por hectárea es 40 y el otro, que es 15, lo más probable es que no hayan definido
adecuadamente la variable a la que se refieren y se trate de los árboles a partir de distintos Dap.
La definición de las variables se hace en dos formas: conceptual y operacionalmente.
Una definición conceptual es una que se puede obtener en un diccionario o libro especializado. Esta forma es necesaria pero
insuficiente, pues no nos relaciona directamente con la realidad.
En el ejemplo anterior, podemos tener una definición de Dap como "diámetro del fuste medido a la altura del pecho" y probablemente
sea insuficiente si hemos de comprobar las aseveraciones de los dos forestales, pues trataríamos de realizar la medición "a la altura del
pecho" enfrentándonos seguramente con innumerables problemas al medir los árboles aletudos, o al hacerse quebrada la topografía, etc.
Y con toda seguridad no estaríamos seguros de que esa forma es la que emplea el colega.
Una definición operacional constituye una especificación de las actividades u operaciones que deben realizarse para medir una
variable.
Siguiendo con el ejemplo anterior, por definición operacional entendemos a la descripción del procedimiento que se requiere aplicar en
cada caso cuando medimos el Dap de los árboles aletudos, o inclinados, o bifurcados desde abajo, o ubicados en laderas, etcétera, el
instrumento (¿forcípula o cinta diamétrica?) y la forma de registrar la medición en la libreta o formulario de campo.
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