Relación entre problema de investigación e hipótesis

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27 de abril del 2002

Objetivos de la clase

El objetivo de esta clase es que los alumnos doctorales comprendan el concepto de

hipótesis y se familiaricen con los diferentes tipos de hipótesis en la investigación científica.

Así pues, en este apartado estableceremos una tipología de la hipótesis que la dará al estudiante una perspectiva general para comprender mejor este concepto y aplicarlo con propiedad en el proceso de investigación.

Introducción

Ya hablamos del planteamiento del problema y establecimos una tipología para establecer el alcance que puede tener una investigación. En esta tipología dijimos que, de acuerdo con el nivel de conocimiento que pretendemos adquirir de un fenómeno, la investigación puede ser de cuatro tipos: exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa. Dijimos también que somos nosotros, como investigadores, los que decidimos hasta dónde queremos llegar en el conocimiento de un cierto fenómeno en el área educativa. Puntualizamos, además, la importancia que tiene la revisión de la literatura para el planteamiento del problema.

Ahora vamos a hablar de la hipótesis. Empezaremos por dar una definición del concepto

hipótesis y declararemos su importancia en el proceso de investigación. Después, presentaremos una clasificación para conocer los diferentes tipos de hipótesis que responden a diferentes planteamientos del problema.

¿Qué es una hipótesis?

Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables. Las hipótesis se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.

Las hipótesis indican lo que andamos buscando o tratando de probar. Son explicaciones tentativas del fenómeno que se investiga y que se formulan a manera de proposiciones.

Es importante notar que las hipótesis son explicaciones tentativas, no son los hechos. Y no son necesariamente verdaderas. Hay que comprobarlas. Son proposiciones sujetas a comprobación empírica o verificación en la realidad.

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¿Qué es una variable?

En virtud de que el concepto de variable forma parte de la definición de hipótesis es importante definir también qué se entiende por variable en el campo de la investigación científica.

Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse.

Ejemplos de variable: método de enseñanza, aprovechamiento escolar, edad, género, inteligencia, motivación, ingreso económico, violencia, etc.

Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando se pueden relacionar unas con otras, porque pasan a formar parte de hipótesis y teorías.

Relación entre problema de investigación e hipótesis

La relación entre problema e hipótesis es muy directa. Las hipótesis se relacionan con el problema de investigación porque proponen respuestas tentativas a la pregunta que se plantea. Por lo tanto, las hipótesis surgen de las preguntas de investigación.

Es importante notar que una vez plantada la hipótesis, ésta se convierte en la guía precisa para buscar la solución al problema de investigación.

¿De dónde surgen las hipótesis?

Las hipótesis surgen del planteamiento del problema y de la revisión de la literatura. Es decir, nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas relacionadas con nuestro problema de investigación, de la observación y de estudios revisados.

Por lo tanto, existe una relación muy estrecha entre planteamiento del problema, revisión de la literatura y la hipótesis.

La calidad de la hipótesis está relacionada positivamente con el grado de exhaustividad con el que se haya revisado la literatura. En este sentido, constituye un gran peligro en la investigación científica formular hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales como hipotetizar algo sumamente comprobado o hipotetizar algo que ha sido contundentemente rechazado.

Características de una buena hipótesis

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Ejemplo: Los niños afroamericanos imitarán mayor conducta violenta de la televisión que los niños hispanos que viven en estados unidos.

2. Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible. No se deben usar términos vagos o confusos.

Ejemplos: (1)„Globalización de la economía‟ y (2) „Sinergia organizacional.

3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).

Ejemplo: El golpe de estado en Venezuela está relacionado con el aprovechamiento de los estudiantes del tercer año de la Facultad de medicina de la UANL. En este ejemplo encontramos una relación que no es clara, ni lógica.

4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser

observables y medibles. Esto significa que deben tener referentes en la realidad. No se deben incluir aspectos morales o cuestiones que no podamos medir en la realidad.

Ejemplo: La libertad de espíritu de los estudiantes del doctorado en educación de la UANL está relacionada con su voluntad creadora.

5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

Este requisito se refiere a que al formular una hipótesis se analice si hay al alcance técnicas o herramientas para verificarla.

Ejemplos: No se pueden obtener fácilmente datos para analizar la desviación de presupuesto del gobierno federal de un país X. Asimismo, no se puede acceder fácilmente a datos del narcotráfico.

Tipología de la hipótesis

Las hipótesis se pueden clasificar en:

1. Hipótesis de investigación o hipótesis de trabajo 2. Hipótesis nulas

3. Hipótesis alternativas 4. Hipótesis estadísticas

¿Qué son las hipótesis de investigación?

Las hipótesis de investigación que también se llaman hipótesis de trabajo son

proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables. Estas hipótesis se simbolizan de la siguiente manera: Hi o H1 H2 H3 si son varias.

Las hipótesis de investigación pueden ser:

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2. Hipótesis correlacionales

3. Hipótesis de la diferencia entre grupos

4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

1. Hipótesis descriptivas del valor de las variables que se va a observar en un contexto o en la manifestación de otra variable.

Estas hipótesis se utilizan en estudios descriptivos. No en todas las investigaciones descriptivas se usan hipótesis o éstas son muy generales. Ejemplos:

(1) Hi: “La motivación extrínseca de los maestros de la UANL aumentará con

los programas de estímulos al desempeño académico”.

(2) Hi: “El presupuesto para el programa de doctorado en educación de la

UANL se incrementará en un 50% en relación con el año anterior.

Es importante notar que no es fácil hacer predicciones cuando se trata de la conducta humana.

2. Hipótesis correlacionales

Especifican la relación entre dos o más variables. Estas hipótesis corresponden a los estudios correlacionales y pueden establecer la relación entre dos o más variables.

Las hipótesis correlacionales se simbolizan de la siguiente manera: X  Y

Ejemplos:

(3) Hi: “A mayor exposición por parte de los adolescentes a contenidos violentos de la televisión mayor manifestación de conductas violentas por parte de los mismos”. La hipótesis indica que cuando una variable aumenta

la otra también.

(4) Hi: “A mayor autoestima, menor temor de logro”. La hipótesis indica que

cuando una aumenta la otra disminuye y viceversa.

(5) Hi: “La telenovelas mexicana muestran cada vez mayor contenido sexual en sus escenas”. En esta hipótesis se correlacionan las variables época o tiempo en que se producen las telenovelas y contenido sexual.

Las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran relacionadas, sino cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo. Se establece que hay relación entre las variables y se dice cómo es esa relación (qué dirección sigue).

Correlación bivariada = Cuando se correlacionan dos variables. Correlación múltiple = Cuando se correlacionan varias variables.

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Cuando se trata de correlacionar varias variables ordinariamente se formulan varias hipótesis.

3. Hipótesis de la diferencia entre grupos

Estas hipótesis se formulan en investigaciones que tienen como objetivo comparar grupos.

Ejemplos:

(1) Problema: ¿Es más eficaz un comercial televisivo en blanco y negro que uno en color, cuyo mensaje es persuadir a los adolescentes para que dejen de fumar?

Hi: “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los

adolescentes que vean la versión del comercial televisivo en color que en los adolescentes que lo vean en blanco y negro”.

En este ejemplo se plantea la diferencia entre grupos, pero no se establece si es mayor en un grupo que en otro.

Cuando el investigador no tiene bases para presuponer a favor de quién será la diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos. Pero cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos como en el ejemplo que pongo a continuación. Esto último ocurre cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien el investigador está bastante familiarizado con el problema de estudio.

(2) Problema: ¿Qué efecto produce el entrenamiento para el desarrollo de la habilidad inferencial en la comprensión de lectura por parte de los niños?

Hi: “Los niños que reciben entrenamiento para el desarrollo de la habilidad

inferencial manifestarán una mayor comprensión del texto que los niños que no lo reciben”.

En este ejemplo la hipótesis se deriva de una teoría; es una deducción de una teoría. El investigador interesado en investigar la comprensión de la lectura en los niños debería seleccionar la teoría cognitiva como punto de partida. En años recientes, la

investigación basada en esta teoría ha llevado a los educadores a reconsiderar los conceptos existentes y a ver la comprensión de la lectura como un proceso más complejo que una simple adquisición de un conjunto de habilidades.

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Si un investigador quiere probar las implicaciones de esta teoría para la comprensión de la instrucción podría usar el razonamiento deductivo para llegar a una lógica consecuencia de la teoría que podría ser verificada empíricamente. En este caso, la deducción es la hipótesis de trabajo o de investigación. Así es como podemos llegar a deducir que el enseñar a los niños estrategias de inferencia puede mejorar la comprensión de la lectura. Esta es precisamente la hipótesis que acabamos de establecer en el ejemplo anterior.

A partir de la formulación de la hipótesis el investigador podría proceder a diseñar una estrategia o seleccionar un método para probarla. Si se observan los resultados pronosticados la teoría cognitiva recibirá apoyo. Actualmente esta hipótesis ha sido

investigada y apoyada por muchos estudios. Sin embargo, se necesita más investigación acerca de las implicaciones de la teoría cognitiva en la instrucción de la lectura.

Otra teoría útil de la cual se podrían sacar deducciones para un trabajo de investigación es la teoría de Piaget acerca del desarrollo del pensamiento lógico en los niños. Piaget sugirió que los niños pasan por varias etapas en su desarrollo mental, una de ellas es la fase de las operaciones concretas, que empieza a la edad de 7 u 8 años y marca la transición de la dependencia de la percepción a la habilidad para el uso de algunas

operaciones lógicas. Estas operaciones se encuentran en un nivel concreto pero incluyen algún razonamiento simbólico. Usando esta teoría como punto de partida, se podría

hipotetizar: “El porcentaje de niños de 9 años de edad que podrán contestar correctamente

el problema de inferencia transitiva será mayor que el porcentaje de niños de 6 años de edad que podrán contestar correctamente”.

En esta hipótesis la prueba de inferencia transitiva a la que se someterá a los niños será la siguiente: “Francisco es más alto que Jorge; Jorge es más alto que Roberto; ¿quién es el

más alto?”

En resumen, los estudios correlacionales se caracterizan por tener hipótesis correlacionales, hipótesis de diferencias de grupos o ambas.

La hipótesis es una declaración de la relación o la diferencia esperada entre las variables en estudio.

La hipótesis se puede establecer como hipótesis direccional o no direccional. La hipótesis direccional especifica la naturaleza de la relación o la diferencia pronosticada. Por ejemplo: “Los niños que tienen un alto Coeficiente

Intelectual manifestarán más ansiedad en el salón de clase que los niños que tienen menor Coeficiente Intelectual”.

La hipótesis no direccional establece que existe relación o diferencia pero no especifica la naturaleza del hallazgo que se espera. Por ejemplo: “Existe

relación entre el Coeficiente Intelectual y la ansiedad en los niños”.

4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

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Ejemplo: “La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en

los hijos”. En esta hipótesis se establece una relación entre las variables y se propone la causalidad.

Las hipótesis causales se simbolizan de la siguiente manera: X

Y

Correlación y causalidad son conceptos asociados pero distintos. Dos variables pueden estar correlacionadas sin que ello implique que una es causa de la otra. Para poder establecer causalidad, antes debe haberse demostrado que hay correlación. Además, la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo, los cambios en la causa deben provocar cambios en el efecto.

Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como variables

independientes y a los efectos como variables dependientes. Solamente se puede hablar de variables independientes y dependientes cuando se formulan hipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuando en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia hipotetizada.

Ejemplos:

1. Hipótesis causal bivariada: “La percepción de similitud en las creencias

provoca mayor atracción física entre las personas”. Aquí se plantea una relación entre una variable independiente y otra dependiente.

INDEPENDIENTE DEPENDIENTE

X  Y

2. Hipótesis causal multivariada. Aquí se plantea una relación entre varias variables independientes y una dependiente. O una independiente y varias dependientes:

“La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica y el tipo de liderazgo que se ejerza dentro del grupo, determinan la efectividad de éste para alcanzar sus metas primarias”.

INDEPENDIENTE DEPENDIENTE

Cohesión Centralidad Tipo de liderazgo Percepción de similitud en las creencias

Atracción física

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“La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la retroalimentación proveniente del desarrollo del mismo, generan mayor motivación intrínseca y satisfacción laboral”.

Las hipótesis multivariadas con presencia de variables intervinientes. Son hipótesis multivariadas que plantean un tipo de relaciones causales en donde intervienen ciertas variables modificando la relación. Ejemplo: “La paga aumenta la motivación intrínseca

de los trabajadores, cuando se administra de acuerdo con el desempeño”.

Variable independiente Variable dependiente

Variable interviniente

¿Qué son las hipótesis nulas?

Las hipótesis nulas son proposiciones que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Las hipótesis nulas se simbolizan de la siguiente manera Ho

Hay tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. No diferencia, no relación, no efecto.

Ejemplos:

No hay relación entre la autoestima y el temor de logro”. (Hipótesis nula respecto a una correlación).

“La percepción en la similitud de religión, creencias y valores no provoca mayor atracción entre las personas”. (Hipótesis que niega la relación causal).

No hay procedimientos estadísticos disponibles para probar directamente las hipótesis de investigación. Cuando se quiere realizar una prueba estadística en una investigación empírica, la hipótesis de investigación se debe trasladar a un tipo de hipótesis conocida

Variedad en el trabajo

Autonomía en el trabajo

Retroalimentación proveniente del trabajo

Motivación intrínseca

Satisfacción laboral

Paga Motivación intrínseca

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como hipótesis nula (simbolizada como Ho. Se llama nula porque establece que no hay

diferencia, o no hay efecto, o no hay relación. La hipótesis nula declara una negación de lo que el experimentador espera o predice. El investigador espera demostrar que después del tratamiento experimental, dos poblaciones tienen diferentes medias, pero la hipótesis nula establecería que las medias de las poblaciones no son diferentes.

La hipótesis nula se usa porque permite al investigador comparar sus hallazgos con las expectativas de casualidad a través de la prueba estadística. La hipótesis nula asume que las diferencias observadas ocurrieron por una sola casualidad y por lo tanto no representan diferencias reales. Las pruebas estadísticas se usan para determinar la probabilidad de que la hipótesis nula es verdad. Si las pruebas indican que las diferencias observadas tienen muy poca probabilidad de que ocurran (probabilidad de ocurrencia) por casualidad, entonces la hipótesis nula se convierte en una asunción improbable. Por lo tanto, la hipótesis nula puede ser rechazada a favor de una hipótesis alternativa. La evidencia es suficiente para concluir tentativamente que la diferencia es real. Si las diferencias observadas pudieran ser fácilmente una función de la casualidad, la evidencia es insuficiente y se mantiene la hipótesis nula.

La prueba de la hipótesis nula es análoga al trabajo del acusador (fiscal, demandante) en un proceso criminal. Para establecer la culpabilidad, el acusador (en el sistema legal de USA) debe probar suficiente evidencia para facilitar al jurado el rechazo de la presunción de inocencia más allá de la duda razonable. No es posible para el fiscal (acusador) probar concluyentemente la culpabilidad, ni puede el investigador obtener el apoyo inequívoco para una hipótesis de investigación. Se presume que el acusado (demandado) es inocente hasta que no hay suficiente evidencia que indique que no lo es. De la misma manera, se presume que la hipótesis nula es verdadera hasta que haya suficiente evidencia que indique lo contrario.

Vamos a poner un ejemplo con un estudio hipotético de los niveles de ansiedad en los niños de alto y bajo Coeficiente Intelectual. La hipótesis de investigación se podría establecer de la siguiente manera:

Hi: “Los niños con alto Coeficiente Intelectual manifestarán más ansiedad que los niños

con bajo Coeficiente Intelectual”.

Ho: “El nivel de ansiedad de los niños con alto Coeficiente Intelectual no es diferente del

nivel de ansiedad de los niños con bajo Coeficiente Intelectual”. Esta hipótesis se puede plantear de manera simbólica en la siguiente forma:

Ho: μ1 – μ2 = 0

μ1 = la media del puntaje de ansiedad para la población de niños con alto

Coeficiente intelectual.

μ 2 = la media del puntaje de ansiedad para la población de niños con bajo

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La hipótesis nula se puede probar utilizando diferentes técnicas. Si, al terminar el estudio, los datos empíricos indican que la diferencia entre los grupos de la muestra es lo

suficientemente grande que no puede deberse a la casualidad, entonces la hipótesis nula puede rechazarse. El rechazo de la hipótesis nula indica que el nivel de ansiedad de los dos grupos de niños no es probable que sea igual. Entonces el investigador adopta una hipótesis alternativa (simbolizada como Ha) que declara: “Las medias del puntaje de ansiedad de las

dos poblaciones no son iguales (Ha: μ1 – μ2 0). Se dice que la hipótesis alternativa es no direccional porque no establece qué porcentaje promedio de grupo será más grande. Probablemente la mayor parte de la investigación en educación empieza con hipótesis no direccionales. Sin embargo, en ciertas ocasiones el investigador podría tener algunas

razones para establecer una hipótesis direccional que, como su nombre lo indica, especifica la dirección de los hallazgos esperados. Un ejemplo de hipótesis direccional es la siguiente:

“La media del puntaje de ansiedad de los niños con alto Coeficiente Intelectual será más elevada que la media del puntaje de ansiedad de los niños con bajo Coeficiente

Intelectual”.

Prueba de hipótesis

Un estudio empieza con una hipótesis de investigación, que debe ser una declaración simple y clara de la relación esperada entre las variables. La hipótesis debe ser

comprobable, lo que significa que debe ser susceptible de verificación empírica. Cuando los investigadores hablan de probar la hipótesis se refieren a la hipótesis nula. Solamente la hipótesis nula puede ser probada directamente a través de procedimientos estadísticos. La prueba de la hipótesis incluye los siguientes pasos:

1. Declarar, en términos operacionales, las relaciones que deberían observarse si la hipótesis de investigación es verdadera.

2. Declarar la hipótesis nula.

3. Seleccionar el método de investigación que permitirá la observación o experimentación necesaria para mostrar si existen o no estas relaciones. 4. Obtener y analizar los datos empíricos.

5. Determinar si la evidencia es suficiente para rechazar la hipótesis nula.

¿Qué son las hipótesis alternativas?

Como su nombre lo indica, las hipótesis alternativas son posibilidades alternas ante la hipótesis de investigación y nula.

Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha Ejemplo:

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¿Qué son las hipótesis estadísticas?

Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación, nula y alternativa en símbolos estadísticos. La hipótesis estadística solo se puede formular cuando los datos del estudio que se van a recolectar son cuantitativos (números, porcentajes, promedios).

Hay tres tipos de hipótesis estadística que corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula, éstas son:

1. Hipótesis estadística de estimación. 2. Hipótesis estadística de correlación

3. Hipótesis estadística de diferencia de medias.

Hipótesis estadística de estimación

Las hipótesis estadísticas de estimación corresponden a las hipótesis descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto.

Ejemplo:

El promedio mensual de alumnos que recibirán tutoría en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica durante el año 2002 será mayor de 2,000.

Hi:

El promedio mensual de alumnos que recibirán tutoría en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica durante el año 2002 será menor de 2,000.

Ho:

El promedio mensual de alumnos que recibirán tutoría en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica durante el año 2002 será de 2,000.

Ha:

Hipótesis estadística de correlación

Esta hipótesis traduce en términos estadísticos una correlación entre dos o más variables. El símbolo de correlación entre dos variables es: r (minúscula) y entre más de dos variables es: R (mayúscula).

X

2000

X

2000

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Ejemplo:

A mayor cohesión de grupo, mayor eficacia en el logro de sus metas primarias puede traducirse así:

Hi: r x y ≠ 0 (no es igual a cero. O lo que es lo mismo, ambas variables están correlacionadas)

la correlación

entre dos variables (cohesión y eficacia)

Ho: rxy = 0 (Las dos variables no están correlacionadas; su correlación es cero)

Otro ejemplo:

Hi: R xyz ≠ 0 (La correlación entre las variables autonomía, variedad en el trabajo y motivación intrínseca no es igual a cero)

Ho: R xyz = 0 (No hay correlación)

Hipótesis estadística de la diferencia de medias

En estas hipótesis la estadística compara dos o más grupos.

Ejemplo: Un investigador plantea la siguiente hipótesis de investigación: “Existe diferencia en el aprovechamiento escolar entre el Grupo 1 que tomó clase de química orgánica con el profesor Antonio y el grupo Grupo 2 de la misma materia que tomó clase con la profesora María Luisa”.

Hi: X1 ≠ X2 (promedio del grupo 1 no es igual al promedio del grupo dos)

Ho: X1 = X2 (No hay diferencia entre los promedios de los dos grupos)

Hipótesis estadísticas con porcentajes

Se pueden hacer hipótesis estadísticas tomando en cuenta los porcentajes.

Ejemplo:

Hi: %1 ≠ %2 ≠ %3 (Los porcentajes de los tres grupos son distintos).

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