El documento define una hipótesis como un supuesto tentativo para responder a un problema, que debe contener las variables del problema e incluir una variable independiente y una variable dependiente. Explica que las hipótesis pueden surgir de varias formas y deben ser específicas, lógicas, fundamentadas y susceptibles de comprobación empírica. También describe diferentes tipos de hipótesis y modelos para contrastarlas empíricamente.

2. Definición:
 Una Hipótesis es un supuesto, una proposición
enunciada para responder tentativamente a un
problema.
 Debe contener exactamente las variables del
problema, en la que la Variable Independiente
(VI) es el sujeto y la Variable Dependiente (VD)
el atributo o predicado.
 Una conjetura, un argumento que trata de
explicar ciertos hechos; y como tal debe ser
contrastada.

3. Los problemas de identificación o descripción
tienen Ho implícitas; en tanto que los
problemas de explicación requieren Ho
explícitas y definidas en todas sus variables.
La postulación de la hipótesis debe
desprenderse lógicamente de los objetivos y
ser congruente con el conocimiento que de la
materia se tenga hasta ese momento.

4. Específica
Correcta y lógica en relación a
problema planteado
Fundada en conocimientos
científicos previos; ó si es nueva debe
ser compatible con el cuerpo de
conocimientos científicos existentes.

5. Susceptible de contrastación
empírica, es decir confirmable o
refutable con los procedimientos
de la ciencia.
Las Ho pueden surgir: por
analogía, por oposición, por
generalización, por reducción ( de
extensión).

6. Por el Número de variables:
De una sola variable: son descriptivas. Son
simplemente afirmativas sujetas a
comprobación y no permiten explicar los
hechos o fenómenos en cuestión.
Ho con 2 o más variables y relaciones de
asociación: Establece una relación simple de
asociación entre ellas. Una variable puede
ejercer influencia sobre otra sin relación de
causa a efecto.

7. Tipos de Hipótesis según Criterios:
Ho con 2 o más variables y relación de
dependencia: son explicativas de los motivos,
causas o efectos de los fenómenos.
Asume dos formas:
 . Ho de investigación: predice relación entre dos
o más variables.
 . Ho nula: es la que se opone a la Ho de
investigación. Formula un planteamiento de que
no existe relación entre las variables
consideradas. Por lo general cuando se la
plantea se espera que sea rechazada.

8.  Ho inductivas: supuestos que se infieren a partir de ciertas
relaciones observadas (observa realidad empírica, advierte
ciertas tendencias entre los hechos y fenómenos, luego plantea
Ho para explicar situación observada).
 Ho deductivas: supuestos que se derivan por deducción de la
teoría (hechos ya conocidos).

9.  Luego de formulada una hipótesis debe ser contrastada
mediante un modelo lógico, que sirve para plantear a su vez
un modelo empírico de contrastación.
 Modelo Lógico
 Modelo Empirico

10. Dada una Hipótesis, deben deducirse las
consecuencias lógicas que pudieran
derivarse de ella. El modo más simple de
hacerlo es empleando la proposición
hipotética cuya fórmula es
“SI…ENTONCES….”
 Si la hipótesis propuesta es verdadera, entonces la
consecuencia es verdadera. Esto quiere decir, que
si se prueba empíricamente la verdad de la
consecuencia se estará probando la verdad de la
hipótesis propuesta.

11. Consiste en proponer el como se va a
proceder para demostrar la verdad de la
consecuencia lógica.
Existen diversos diseños o modelos
experimentales que confieren diversos
grados de validez y confiabilidad a los
resultados.
Diseños de contrastación de Goodge y Hatt

12.  Se utilizan 2 grupos de los cuales el grupo experimental
recibe el estímulo, mientras que el otro grupo (testigo) no
la recibe (estímulo nulo). En total se hacen 4
observaciones: 2 a cada grupo; antes y después de la
aplicación del estímulo.
ANTES DESPUES
GRUPO EXPERIMENTAL A A’
--------------
GRUPO TESTIGO B B’
 Se comparan los datos obtenidos del mismo grupo antes
del estímulo y después del mismo: A vs A’ ; B vs B’.
 Luego se comparan los datos de ambos grupos
“DESPUES” del estímulo: A’ vs B’.

13.  Se usa un solo grupo que sirve como grupo experimental y
testigo de si mismo; pues hecha la selección se practica luego el
estudio antes del estímulo, para compararlo con lo observado
después de la aplicación del estímulo.
-
A ----------- A1 ---------------- A2
Grupo Experim. Observación antes Observación después
del estímulo del estímulo

14.  Utiliza 2 grupos diferentes
sometidos al mismo
estímulo, en tiempos
diferentes. Sus conclusiones
pueden no ser legítimas, sin
embargo, reconocidas sus
limitaciones, puede ser de
utilidad.
X
X1 Diferencia X1 - X
Ej: X = grupos de padres franceses
alcohólicos estudiados 5 años antes
X1 = grupos de padres peruanos
alcohólicos estudiados este año.

15.  Variante del diseño
clásico en la que se
hacen solo 2
observaciones,
ambas después del
estímulo,
desconociéndose la
situación de “antes”,
tanto del grupo
experimental como
del grupo testigo.
ANTES DESPUES
Grupo Experimental X X’
Grupo Testigo Z Z’

16.  utiliza un solo grupo con el objeto de obtener un informe
aislado de lo que existe en el momento del estudio. Sirve para
resolver problemas de identificación. Ej: ¿Cúal es la
prevalencia de padres alcohólicos en Trujillo?
Grupo Experimental ¿ ?

17.  Usa varios grupos idénticos que servirán
de grupos experimentales y testigos
recíprocamente, puesto que la variable
“estímulo” es aplicada en magnitudes
diferentes para cada grupo, uno de los
cuales es el testigo por excelencia ya que
recibe estímulo nulo.
 Confiere la mayor validez y confiabilidad
a la prueba, porque permite establecer las
variaciones concomitantes expresables, la
mayor parte de las veces en fórmulas
matemáticas .

18. ANTES DESPUES
Grupo Testigo A No hay estímulo  A1
Grupos Experimental B Estímulo intensid X  B1
C Estímulo intensid 2X  C1
D Estímulo intensid 3X  D1
Ej: A = padres no alcohólicos
B = padres alcohólicos con un año de antigüedad
C = padres alcohólicos con cuatro años de antigüedad
D = padres alcohólicos con ocho años de antigüedad

19. Comentario: El uso de un solo diseño es suficiente para
confirmar una hipótesis, pero se logrará mayor validez cuando
se reitera la prueba usando varios diseños o combinaciones de
los mismos.

20. VARIABLE:
Es una característica o propiedad de una realidad (o de una
unidad de análisis) que puede cambiar cualitativa o
cuantitativamente, en un individuo ó de un individuo a otro.
Ejemplos: edad, tiempo de tratamiento, efectos secundarios,
dolor, etc.

21.  Categóricas: se expresan cualitativamente (sexo, raza, estado
civil, estado de salud, comportamiento social de los
adolescentes, etc.)
 Numéricas : Se expresan cuantitativamente (edad, peso,
Hemoglobina, ingreso económico, nivel de inteligencia, etc.).

22.  2 clases:
 Numéricas discretas o discontinuas: asumiendo valores
enteros (frecuencia cardiaca, número de hermanos, etc,)
 Numéricas continuas: pueden asumir un sinnúmero de valores
(peso, talla, Hb, etc)

23. Para la descripción general de la población en
estudio se usan variables generales (edad, sexo,
nivel instrucción, procedencia, etc).
En los estudios experimentales se especifican
además:
Variable Independiente: Es la causa en una
relación causa-efecto. Es la que manipula el
investigador. Es una variable de estímulo.
Variable Dependiente: Es el efecto, en una
relación causa-efecto. Es el atributo, propiedad
o característica que pensamos que cambia
mediante la manipulación o cambio en la
variable independiente.

24. Variables Intervinientes: Son aquellas que no
pueden medirse directamente y que aparecen
en el proceso del experimento entre el factor
causal y el efecto. Coparticipa con la VI
condicionando a la VD.
 Es una variable que no es objeto de estudio, pero que
al presentarse y no ser controlada puede distorsionar
los resultados de la investigación. Estas variables
pueden causar problemas al experimento, por lo que
deben ser neutralizadas con un buen diseño (ej: la
ansiedad que puede aparecer al tomar PA a un grupo
de hipertensos que han recibido un Tratamiento).

25. Variables de control: características que hacen
que dos o más grupos sean comparables, de
modo que el efecto deseado solo se deba a la
influencia de las variables independientes.
Esto se logra al igualar atributos o
características tales como la edad, sexo, misma
enfermedad, eficacia de un medicamento contra
un placebo, etc.
Cuando dos o más grupos son comparables se
dice que el estudio tiene validez interna.

26.  Variables Externas: Son extrañas al experimento y que en
cierta forma son incontrolables y sin manipulación por el
investigador. En lo posible deben anularse o minimizarse ( ej: 
de la energía eléctrica en un experimento que afecta la lectura
de algún instrumento, etc).

27. 1. Por su naturaleza:
 Cualitativas / Cuantitativas
2. Por su relación de dependencia:
 Independiente
 Dependiente
 Interviniente
3. Por el nivel de medición (ESCALAS DE
MEDICION):
 * Nominal / Ordinal
 * De intervalos / De razón

28.  Ubicación de elementos en una sola clase, categoría o
lugar.
 Por ejemplo: variable sexo asume categorías de
Masculino y Femenino; variable estado civil: casados,
solteros, convivientes, divorciados, viudos etc).
 Para cada unidad de estudio se determina la pertenencia
a una entre varias categorías.
 Las categorías son mutuamente excluyentes y no es
posible establecer relaciones de orden entre las
categorías.
 Con esta escala se miden: estado civil, procedencia, sexo,
etc.

29.  Presentan un orden en sus categorías, pero no implica grados
de distancia iguales entre ellas.
 Por ejemplo: ordenar a las personas de acuerdo a grado de
instrucción (PI, PC, SI, SC, etc); de acuerdo a clase social: alta,
media, baja; dolor leve, moderado, severo; etc.

30.  Además de clasificar y ordenar las categorías, indican los
grados de distancia que hay entre ellas.
 Ejemplos: coeficiente de inteligencia, temperatura, puntaje en
un cuestionario, rendimiento escolar, etc.

31.  Además de tener las características de las variables
mencionadas, poseen un cero absoluto; es decir, el cero expresa
ausencia de la propiedad estudiada.
 Las distancias entre dos puntos son siempre iguales (por
ejemplo: edad, peso, N de hijos, ingresos percibidos, etc).

32.  Las variables ordinales además de tener sus propias
características, poseen también las características de las
variables nominales; igual sucede con las variables de
intervalos y de razones que contienen las características
de las variables anteriores.
 Las variables de estudio deben seleccionarse según los
objetivos del estudio.
 En ocasiones las variables resultan complejas tanto en
su medición como en su definición, por lo que se
recomienda aclararlas mediante DEFINICIONES
OPERACIONALES.

33.  En investigación científica es importante definir los términos
contenidos en las variables por lo siguiente:
 Se asigna el significado y la definición que cada término debe
tener en el contexto de la investigación
 Deben ser operativas, es decir, empíricas y concretas, basadas
en la observación de la realidad en estudio.

34. a. Examinar tantas definiciones del término pasadas y
presentes como sea posible. Conservar la cronología de
las definiciones.
b. Tomar el "núcleo" al que la mayoría de definiciones
parece apuntar.
c. Formular una definición tentativa basada en b.
d. Ver si este intento de definición cubre todos los casos
que se piensa debe cubrir, en relación a los objetivos de la
investigación.
e. Someter esta definición a una valoración crítica
f. Realizar una revisión final de la definición sobre la base
de las críticas legítimas que se reciben.