2. HIPOTESIS
Las hipótesis son técnicas mentales mas importante del
investigador y su funciones principales es sugerir nuevos
experimentos o nuevas observaciones, apunta con razón
W. Beveridge y añade para resaltar el valor de estas
herramientas metodológicas, que una hipótesis puede ser
muy fértil sin ser correcta, ya que su capacidad para
sugerir diferentes pruebas y análisis de la realidad suele
resultar de mucha utilidad para detectar nuevos
fenómenos hasta entonces pasados por alto.
Las hipótesis se pueden definir como soluciones
probables, previamente seleccionadas al problema
planteado que el científico propone para ver , a través del
proceso de investigación si son confirmadas por el hecho.
3. CARACTERISTICAS
Para que una hipótesis cumpla con su cometido esencial debe
reunir una serie de características primordiales, entre las que
pueden destacarse:
1.- Clara conceptualización que permita identificar sin lugar a dudas
cada uno de los términos que involucra y que destierre, hasta
donde sea posible, toda vaguedad en el enunciado.
2.- Referentes empíricos, que posibiliten encontrar hechos
concretos sobre los cuales se podrá luego corroborarla o
refutarla.
3.- Especificación clara respecto a las condiciones en que puede
someterse a prueba.
4.- Relaciones conceptuales y objetivas con los conocimientos
disponibles en ese momento, para cada campo de la ciencia.
5.- Deben ofrecer una respuesta probable al problema objeto de la
investigación.
4. TIPOS
1.- Hipótesis de investigación: proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más
variables. También se les denomina hipótesis de trabajo A su vez, las hipótesis de investigación pueden
ser:
- Hipótesis descriptivas del valor de variables que se va a observar en un contexto.
- Hipótesis correlaciónales: Éstas especifican las relaciones entre dos o más variables y cómo están
asociadas.
- Hipótesis de la diferencia entre grupos
- Hipótesis que establecen relaciones de causalidad: Este tipo de hipótesis no solamente afirman las
relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un
"sentido de entendimiento" de ellas, de causa y efecto. Al hablar de estas hipótesis a las supuestas
causas se les conoce como variables independientes y a los efectos como variables dependientes.
2.- Hipótesis nulas: Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación.
También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para
refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.
3.- Hipótesis alternativas: Ofrecen otra descripción o explicaciones distintas a las que proporcionan las
anteriores.
4.- Hipótesis estadísticas: Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación,
nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del
estudio que se van a recolectar y analizar para aprobar o desaprobar las hipótesis son cuantitativos. A
su vez se clasifica en:
- Hipótesis estadísticas de estimación: Son diseñadas para evaluar la suposición de un investigador
respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población.
- Hipótesis estadísticas de correlación: estas hipótesis tienen por objetivo traducir en términos
estadísticos una correlación entre dos o más variables.
- Hipótesis estadísticas de la diferencia de medias u otros valores: en estas hipótesis se compara una
5. VARIABLES
Es una característica que puede asumir
diferentes valores cualitativos o cuantitativos
entre los elementos de una población y que
por
lo tanto permite establecer diferencias y
semejanzas entre dichos elementos, tomando
en
cuenta el grado en que posean la
característica
6. CARACTERISTICAS
1. Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio
y, en general, cualquier persona que lea la investigación le den
el mismo significado a los términos o variables incluidas en las
hipótesis. Es común que un mismo concepto se emplee de
maneras distintas.
2. Asegurarnos de que las variables pueden ser evaluadas en la
realidad a través de los sentidos
3. Poder confrontar nuestra investigación con otras similares. Si
tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar
nuestras definiciones con las de otros estudios para saber "si
hablamos de lo mismo". Si la comparación es positiva,
podremos confrontar los resultados de nuestra investigación
con los resultados de otras.
4. Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra
investigación, porque las variables, y no sólo las hipótesis, han
sido contextualizadas
7. TIPOS
Por su relación dentro de un esquema casual:
1- Variables independientes: Se suponen condiciones determinantes de otras. Son aquellas a partir de
las cuales se predice una relación casual (X).
2- Variables intervinientes: Son aquellas que se plantean como factores cuya variación afecta de algún
modo las relaciones propuestas ente X y Y.
3- Variables dependientes: Se suponen o asumen como efectos de las independientes.
OTRO TIPO DE VARIALBES SON:
a) Variable continua: Es cuando los fenómenos toman valores cuantitativamente distintos.
b) Variables discretas: Son los que establecen categorías no cuantitativas.
c) Variables individuales: Presentan las características o propiedad que caracteriza a individuos
determinado y pueden ser:
∗ Absolutas.
∗ Relacionales.
∗ Comparativas.
∗ Contextuales.
d) Variables colectivas: Presentan las características o propiedades que distinguen a un grupo o
colectivo determinado y puede ser:
∗ Analíticas.
∗ Estructurales.
∗ Globales.
e) Variable antecedente: es la que se supone como "antecedente" de otra. Ejemplo: para realizar el
aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por lo tanto, la variable inteligencia es
antecedente de la variable aprendizaje.
f) Variables extrañas: Es cuando una variable independiente no tiene propósito de estudio, pero
presenta efectos de la variable dependiente. Por tal razón un buen estudio será cuando la variable
dependiente se atribuye de variable independiente.
8. DEFINICION CONCEPTUAL DE LAS VARIABLES
Es un elemento del proceso de investigación
científico , en que un concepto específico se define
como ocurrencia mensurable. Básicamente le da el
significado del concepto. Se utiliza sobre todo en
campos de filosofía, psicología, estudios de la
comunicación. Esto es especialmente importante al
conducir un análisis del contenido.
Los ejemplos de las ideas que a menudo se definen
conceptuales incluyen inteligencia, conocimiento,
tolerancia, y preferencia.
9. DEFINICION OPERACIONAL DE LAS VARIABLES
Es un conjunto de operaciones secuenciales para la conversión
de una variable en dato.la conversión de una variable en dato. Es
llevar una variable que está en términos abstractos a un nivel
operacional, empírico. Algunas variables no ofrecen mayor
dificultad no ofrecen mayor dificultad en cuanto a su descripción,
definición y medición, otras más complejas se tienen que
descomponer en específicas, que tengan el mismo significado y
sean susceptibles de medición empírica.
En resumen, una definición operacional puede señalar el
instrumento por medio del cual se hará la medición de las
variables. La definición operativa significa ¿como le voy a hacer
en calidad de investigador para operacionalizar mi pregunta de
investigación?
Leedy (1993) dice que tiene que haber tres cosas: consenso,
medición y precisión. Solo se puede manejar lo que se puede
medir y solo se puede medir lo que se define operativamente.