Este documento trata sobre variables e hipótesis. Define variables como características que pueden variar y clasifica variables en cuantitativas y cualitativas, simples y complejas, independientes, dependientes e intervinientes. Explica la operacionalización de variables y los niveles de medición. Finalmente, introduce el concepto de hipótesis científicas como suposiciones probables sobre relaciones entre variables que pueden ser comprobadas empíricamente.

1. Variables e hipótesis
Profesor: Jacinto Arroyo
El gran objetivo de toda ciencia es
cubrir el mayor número de hechos
empíricos por deducción lógica a
partir del número más pequeño de
hipótesis o axiomas.

2. VARIABLE
Es una característica, cualidad o propiedad
que puede variar con relación así mismo o a
diferentes objetos a lo largo del tiempo y
cuya variación es susceptible de medirse u
observarse.
Ejemplo: Edad,
sexo, peso corporal,
estatura,
temperatura,
estado civil, etc.
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3. TIPOS DE VARIABLES
Cuantitativas: Se
expresan en valores o
datos numéricos
Cualitativas.
Características que se
expresan en forma no
numérica
SEGÚN
SU
NATURA
LEZA
•Asumen valores o cifras enteras
•Ejemplo: Número de hijos,
número de estudiantes
Discretas o
discontinuas
•Adoptan números fraccionados
o decimales.
•Ejemplo: Peso, estatura, edad.Continuas
•Se expresan en sólo dos clase o
dos categorías.
•Ejemplo: Género, tipo de
institución.
Dicotómicas
•Se manifiestan en más de dos
categorías.
•Ejemplo: Estado civil, región de
labores.
Policotómicas
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4. TIPOS DE VARIABLES
Simples: Son las que
se manifiestan
directamente como
indicadores o
unidades de medida.
No se descomponen
en dimensiones.
Ejemplo: la edad se
manifiesta en años
cumplidos.
Complejas: Aquellas
que pueden
descomponerse en
dos dimensiones
como mínimo:
Ejemplo: La actitud
se estudia en los
aspectos: Cognitivo,
afectivo, conductual
SEGÚN SU
GRADO DE
COMPLEJIDAD
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5. TIPOS DE VARIABLES
INDEPENDIENTE: Son las
causas que generan y explican
los cambios en la variable
dependiente.
Extrañas:
Llamadas ajenas, son
factores que escapan del
control del investigador y
que pueden ejercer alguna
influencia en los resultados.
Dependiente: Se refiere al
objeto sobre el que se
realizará la investigación. Se
modifica por acción de la
variable independiente.
Interviniente: Son las que se
interponen entre la variable
independiente y dependiente,
pudiendo influir en la
modificación de esta última.
SEGÚN SU
FUNCIÓN
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6. ASPECTOS CARACTERÍSTICOS
DIMENSIÓN
“Es un elemento integrante de una
variable compleja que resulta de su
análisis o descomposición” (Arias,
2006)
INDICADOR
“Es un indicio, señal o unidad de
medida que permite estudiar o
cuantificar una variable o sus
dimensiones” (Arias, 2006)
Variable:
SOCIOECONÓMICA
 Nivel social
 Nivel económico
 Nivel Social:
Grado de instrucción,
clase social.
 Nivel económico:
Ingreso mensual, tipo de
vivienda
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7. OPERACIONALIZACIÓN DE LAS
VARIABLES
Proceso mediante el cual se transforma a la variable de
conceptos abstractos a términos concretos,
observables y medibles, es decir, dimensiones e
indicadores.
La operacionalización de la
variable se representa en una
tabla y su objetivo es construir
el instrumento para la
recolección de datos.
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8. OPERACIONALIZACIÓN DE LA
VARIABLE
Definición nominal,
conceptual o
constitutiva de la
variable:
Consiste en
establecer el
significado de la
variable, con base en
la teoría y mediante
el uso de otros
términos.
Definición real de la
variable:
Adecuación de la
definición conceptual
a los requerimientos
prácticos de la
investigación.
Significa
descomponer la
variable para
identificar y
determinar las
dimensiones.
Definición
operacional de la
variable:
Establece los
indicadores para cada
dimensión, así como
los instrumentos y
procedimientos de
medición.
El proceso consta de tres etapas básicas:
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9. OPERACIONALIZACIÓN DE LA
VARIABLE
VARIABLE DIMENSIONES INDICADORES ITEMS
SOCIOECONÓMICA
 Nivel social
 Nivel económico
Grado de
instrucción
Clase social
Ingreso mensual
Tipo de vivienda
Preguntas del
instrumento de
recolección de
datos
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10. Variables
Tipos de
variables
Conceptualiz
ación
Categorías o
dimensiones
Definición Indicador Items
1)
2)
No olvide: Las variables emanan de las hipótesis, las que tienen que ser coherentes con las
variables del problema y los objetivos.
OPERACIONALIZACIÓN DE LA
VARIABLE
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11. NIVELES DE MEDICIÓN DE LAS
VARIABLES
Nivel de medición nominal
Nivel de medición ordinal
Nivel de medición por intervalos
Nivel de medición de razón
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12. Nivel de medición nominal
Escala que adopta las
variables cualitativas, la cual
consiste en clasificarla en dos
o más categorías pero sin
orden ni jerarquía.
En esta escala no se aplican
operaciones matemáticas por
el carácter cualitativo de la
variable.
Ejemplo:
Sexo:
o Masculino
o Femenino
Nacionalidad:
Peruana
o Española
o Italiana
o Colombiana
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13. Nivel de medición ordinal
Escala en la que establece un
orden jerárquico entre
variables cualitativas.
No se indica la magnitud de
las diferencias entre las
categorías, ni se aplican
operaciones matemáticas
básicas
Ejemplo:
Escalafón de profesores universitarios (de
menor a mayor jerarquía):
 Instructor
 Asistente
 Agregado
 Titular
Posición jerárquica en una empresa:
 Presidente
 Vicepresidente
 Director General
 Gerente
 Subgerente
 Jefe
 Empleado
 Obrero
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14. Nivel de medición por intervalos
Escala en la que las distancias
entre las categorías son las
mismas, intervalos iguales de
medición.
Esta escala se utiliza para
variables cuantitativas, el
cero se asigna
arbitrariamente a una
categoría y a partir de este se
construye la escala.
Ejemplo:
La temperatura expresada
en grados centígrados
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15. Nivel de medición de razón
Escala para variables
cuantitativas que además de
mantener intervalos similares
entre categorías, posee un
cero real y absoluto el cual
indica ausencia total de la
variable.
Ejemplo:
Los ingresos(sueldo)
expresados en unidades
monetarias.
El intervalo entre 200 y 300
soles es el mismo que hay
entre 700 y 800 soles.
Hay un cero absoluto si alguna
persona no percibe sueldo.
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16. Hipótesis
Jacinto Arroyo

17. ciencia.
• Razonamiento a partir de leyes
científicas conocidas.
• Exige conocimientos amplios en
un campo.
• Es necesario que la hipótesis se
deduzca de las existentes y sea
coherente con las demás de esa
ciencia.
Parte empírica:
comprobación
mediante datos
Diseños, métodos, técnicas
HIPÓTESIS
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18. HIPÓTESIS CIENTÍFICA
Las hipótesis científicas son suposiciones, enunciados
teóricos supuestos, no verificados pero probables,
referentes a variables o a relación entre variables.
Pero también desde el punto de vista del problema a
investigar, las hipótesis se define como soluciones
probables, previamente seleccionadas al problema
planteado.
Las hipótesis son, ante todo, enunciados que expresan
lingüísticamente juicio, es decir, afirmaciones o negaciones
sobre la realidad.
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19. Tipos de hipótesis
Hipótesis de investigación
Hipótesis nulas
Hipótesis alternativas
Hipótesis estadística
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20. Hipótesis de investigación
• Son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o
más variables. Se suele simbolizar como Hi ó H1, H2, H3. También se le
denomina como hipótesis de trabajo.
1. Hipótesis descriptiva. Describe el valor de las variables que se va a
observar en un contexto o en la manifestación de otra variable.
– Ejemplo:
2. Hipótesis correlacionales. Especifíca las relaciones entre dos o
más variables.
Hi: La expectativa que la partícula de Higgs se compruebe oscila entre 95% y
99% porque los ensayos realizados en el acelerador de partículas del CERN…
Hi: La nueva interfaz de web desarrollado en entornos dinámicos aumenta
las visitas por los usuarios debido a su mayor usabilidad y características
nuevas implementadas por el uso de tecnologías 3D…..
Jacinto Arroyo

21. Hipótesis de investigación
• En una hipótesis de correlación el orden en que coloquemos las
variables no es importante.
Hi: Los pavimentos que tienen poca duración son aquellos que han sido
realizados por materiales de baja calidad y por bajas incorporaciones de
adherentes.
«Los materiales de baja calidad y las bajas incorporaciones de adherentes son
utilizados en pavimentos de baja duración»
• Por otro lado, es común que cuando se pretende en la investigación
correlacionar varias variables se tenga diversas hipótesis, y cada una de
ellas que relacione un par de variables.
Ejemplo: Variables; atracción, deseo, confianza, frustración
H1: «A mayor atracción, mayor deseo»
H2: «A mayor atracción, mayor confianza»
H3: «A mayor atracción, mayor frustración»
H4: «A mayor deseo, mayor confianza»
H5: «A mayor deseo, mayor frustración»
H6: «A mayor confianza, mayor frustración»
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22. Hipótesis de investigación
3. Hipótesis de diferencia entre grupos
– Estas hipótesis se formula en investigaciones cuyo fin es comparar
grupos. Ejemplo:
Hi: «Los desarrolladores de software de la Universidad Continental le atribuyen más
importancia a la técnica XXX que los desarrolladores de las UNMSM que utilizan la
técnica YYY.
Hi: «El tiempo en que tarda en desarrollarse el SIDA en las personas contagiadas por
transfusión sanguínea es menor que las personas que fueron contagiadas por
transmisión sexual.
Cuando el investigador no tiene bases para presuponer a favor de que grupo será la
diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos. Y cuando si tiene bases,
establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos. Puede abarcar dos, tres o más
grupos.
Hi: La contaminación por residuos sólidos es mayor en el Distrito de Huancayo
que las del distrito del Tambo y esta es a la vez mayor que el distrito de Chilca»
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23. Hipótesis de investigación
4. Hipótesis que establece relaciones de causalidad:
– Este tipo de hipótesis no solamente afirma las relaciones entre dos o más
variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un
«sentido de entendimiento» de ellas. Establecen las relaciones de causa –
efecto.
Ejemplo:
Hi: «El calentamiento global está provocando que los glaciares de los Andes empiecen a
desaparecer»
Hi: «El sistema de gestión de riesgos XXX genera mayor seguridad en los trabajadores
de la empresa xxxxxxx
La causa X es la variable independiente, mientras que el efecto (Y) es la variable
dependiente. Para poder establecer causalidad, antes debe haberse demostrado
correlación, además la causa debe ocurrir antes que el efecto.
Influye o causa
X Y
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24. Partes de una hipótesis general
1. Variable 1
2. Conector (Efecto)
3. Variable 2
4. Muestra o población
5. Significancia estadística
6. Explicación científica
Hi: Explicativa
1) Variable 1 2) conector 3) Variable 2
4) Muestra o población 5) Significancia estadística
Explicación científica
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25. Partes de una hipótesis general
1. Variable 1
2. Muestra o población
3. Conector (Relación)
4. Variable 2
5. Significancia estadística
6. Explicación científica
Hi: Correlativa 1) Variable 1
4) Variable 2
2) Muestra o población
4) Significancia estadística
6) Explicación científica
3)
conector
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26. Ejemplos
1. Variable 1
2. Conector (Efecto)
3. Variable 2
4. Muestra o población
5. Significancia estadística
6. Explicación científica
El aumento de la temperatura global e
hemisférica1 influye2 en la desaparición de los
glaciares3 de la cordillera de los Andes del Perú4
en forma significativa5 por procesos del
desbalance radiativo y de acumulación de energía
en las capas de hielo que aceleran el proceso de
fusión del material6.
La desaparición de los glaciares1 de la cordillera
de los Andes del Perú4 se relaciona2 con el
aumento de la temperatura global e
hemisférica1 en forma directa5 porque los
procesos del desbalance radiativo y de
acumulación de energía en las capas de hielo
están acelerando el proceso de fusión del
material6.
1. Variable 1
2. Muestra o población
3. Conector (Relación)
4. Variable 2
5. Significancia estadística
6. Explicación científica
Hi: Explicativa
Hi: Correlativa
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27. ¿Cómo operativizar la formulación del problema y la Hipótesis?
Nivel Exploratorio, descriptivo y correlacional
PROBLEMA Hipótesis
¿Qué es “x” … NO REQUIERE
¿Cómo se viene dando “x” … NO REQUIERE
¿Cuáles son las características de “x” … NO REQUIERE
¿Desde cuándo se da “x” … NO REQUIERE
¿Cómo ha venido dándose “x” … NO REQUIERE
¿Qué relación existe entre “x” y “y” … Existe una relación directa y significativa
entre “x” y “y” …
¿Cuál es la relación que se da entre “x” y “y”
…
Existe una relación directa y significativa
entre “x” y “y” …
¿Cuáles son las causas de “y” … Las causas que generan “y” son …
¿Qué factores han generado “y” … “y” ha sido generado por “a”, “b” y “c”
¿Por qué “x” produce efectos en “y” … Los efectos producidos en “y” se deben a:
HIPÓTESIS
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28. ¿Cómo operativizar la formulación del problema y la hipótesis?
Nivel explicativo (Experimental)
PROBLEMA HIPÓTESIS
¿Qué efectos produce “x” en “y” … “x” produce efectos significativos en “y” …..
¿De qué manera influye “x” en “y” … “x” influye significativamente en “y” …
¿Cómo influye “x” en “y” … “x” influye significativamente en “y” ….
¿En qué medida favorece “x” a “y” … “x” favorece significativamente en “y” ….
¿En qué grado favorece “x” a “y” … “x” favorece significativamente en “y” …
¿Cuáles son los resultados de “x” … “x” genera resultados en “y” ….
HIPÓTESIS
Jacinto Arroyo