Formulación de Hipótesis

Formulación de Hipótesis

Hipotesis Cientifica


                                                                                                                        

                                                                                                       

El concepto de hipótesis

Las hipótesis son proposiciones generalizadas o afirmaciones comprobables que se formulan como posibles soluciones a un problema planteado:


¿Cuál es su función?

Ofrecer una explicación posible o provisional como punto de partida que tiene en cuenta los factores, sucesos o condiciones de la realidad que el investigador procura comprender.

 

La hipótesis podría estructurarse según la siguiente fórmula esquemática:

 

“Si......  entonces.....”

 

Esto quiere decir que, si se da una variable X (causas y condiciones), entonces se producirán unos cambios determinados en la variable Y (resultados)”·. 

 

Supongamos que se formula el problema siguiente.

Ejemplos:

  • ¿Cómo influye el refuerzo positivo en el rendimiento del alumnado de educación primaria?
  • ¿En qué medida la aplicación de técnicas de respiración influye en la ansiedad?
  • ¿Es posible utilizar la aplicación de Técnicas de Hatha Yoga para disminuir el dolor lumbar?

En estos casos podríamos plantear las hipótesis correspondientes así:

  • “Si se aplican programas de enseñanza asistida por ordenador con refuerzo inmediato en matemáticas el alumnado de educación primaria obtendrá un mejor rendimiento que siguiendo una enseñanza programada”
  • “Si se aplican determinadas técnicas de respiración en personas con ansiedad obtendremos una disminución significativa comparada con otras técnicas cognitivo-conductuales”
  • “Aplicando posturas determinadas de Hatha Yoga en personas con dolor lumbar crónico obtendremos una remisión respecto a personas que no sigan ningún tipo de trabajo”

 

En el último ejemplo podemos ver que la hipótesis remite a una determinada técnica de trabajo que supuestamente establece a una relación entre variables o factores: trabajo de posturas de hatha yoga (causas-condiciones) y remisión del dolor (consecuencias).

 

 

No todas las investigaciones formulan hipótesis.  Los métodos cualitativos con una finalidad descriptiva o exploratoria tienen un carácter inductivo y en general no formulan hipótesis antes de obtener los datos.  Muchas veces permiten generar hipótesis como resultado.  A las hipótesis que surgen de las observaciones o reflexiones sobre la realidad se las denomina hipótesis inductivas.  Se utilizan posteriormente para continuar la investigación desde un punto de vista más cuantitativo y partiendo ahora de las hipótesis formuladas.

 

Las hipótesis son importantes por varios motivos:

  • Como referentes descriptivos y explicativos del fenómeno al que hacen referencia.
  • Cómo guías para la investigación al ayudar a definir el diseño de investigación y a proporcionar orden y lógica para el estudio.
  • Facilitan la comprobación de teorías lo cual les otorga una función deductiva.
  • Sientan las bases para sugerir teorías al incrementar el conocimiento de una situación o contexto.

 

Es importante formular correctamente las hipótesis.  De este modo debemos considerar los siguientes criterios:

 

Contrastabilidad

Mediante la verificación en la realidad (inv. cuantitativa) y la observación de campo (inv. cualitativa) una hipótesis queda o no queda confirmada

Armonía

Debe armonizar con el marco teórico y otras hipótesis del campo de investigación. Esto es, deben estar bien fundamentadas

Contextualización

Las hipótesis y las variables implicadas deben referirse a un contexto bien definido y contextualizado en la realidad.  Debe responder al problema o ser aplicable a el

Parsimonia

Parsimonia o simplicidad científica eligiendo las hipótesis de forma que sean lo más sencillas posible para conseguir que la hipótesis sea precisa y específica

Cuantificación

Las variables y la relación entre ellas deben expresarse en forma cuantitativa, y deben ser susceptibles de cuantificación u observación en la realidad a través de técnicas disponibles para probarlas.

 

Tipos de hipótesis.

 

Hernández et al. (2003) presentan una clasificación de las hipótesis de investigación según el modo como expresan los resultados esperados en el estudio y hablan de los siguientes cuatro tipos de hipótesis: descriptivas, correlacionales, de diferencia de grupos y causales.

  •  Hipótesis descriptivas.

Se formulan para describir y expresan estimaciones más o menos precisas (expectativas y suposiciones) respecto a la situación de interés.

 

  •  Hipótesis correlacionales.

Especifican relaciones entre dos o más variables estableciendo asociaciones en tipo y grado.

 

  • Hipótesis de diferencia de grupos.

Su finalidad es comparar la diferencia entre grupos debida a posibles factores (variables independientes).

 

  •  Hipótesis causales.

Establecen relaciones de tipo causa-efecto entre variables.

Correlación y causalidad no son lo mismo aunque asociados.

 


Hipótesis científicas e hipótesis  estadísticas.

Conviene distinguir entre hipótesis científicas e hipótesis estadísticas.  Las primeras son las que hemos visto.  Las hipótesis estadísticas son una fase del análisis estadístico.  Una hipótesis estadística es una afirmación cuya veracidad pretendemos contrastar en función de unos datos disponibles.  A través de técnicas estadísticas podemos mantener o refutar las hipótesis.  Estas técnicas implican siempre un procedimiento denominado Contraste de Hipótesis.

 

Contrastes de hipótesis.

Un contraste de hipótesis es semejante a un juicio: El acusado es inocente a no ser que haya suficientes evidencias probadas sobre su culpabilidad.

En un contraste de hipótesis debemos distinguir dos hipótesis en cierto modo complementarias: hipótesis nula e hipótesis alternativa.

 

La hipótesis Nula (en sentido de neutra) expresa el punto de partida el que mantenemos a no ser que los datos indiquen lo contrario. 

 

La hipótesis nula se representa por H0

 

La hipótesis Alternativa expresa lo que implícitamente aceptamos si los datos rechazan la hipótesis nula.  Esta hipótesis alternativa debe recoger el hecho de que los datos no muestran evidencia a favor de la hipótesis nula.  Se redacta de modo que sea coherente con los datos a nuestra disposición y previendo un rechazo de la hipótesis nula en algún sentido.

 

La hipótesis alternativa se representa por H1

 

Las hipótesis estadísticas son exclusivas de un enfoque cuantitativo y representan la transformación y simplificación de las hipótesis de investigación.

 

En la analogía entre un contraste de hipótesis y un juicio: El acusado es inocente a no ser que las evidencias-datos demuestren que es culpable.

 

  • La hipótesis nula seria, H0: El acusado es inocente
  • La hipótesis alternativa sería, H1: El acusado es culpable

 

La hipótesis nula como punto de partida expresa siempre una suposición conservadora de la realidad que se mantendrá a no ser que los datos sean  discrepantes con dicha realidad y entonces se rechazará para aceptar implícitamente la hipótesis alternativa.

 

Veámoslo con un ejemplo:

Hipótesis descriptiva:  ¿Es efectivo beber un determinado tipo de agua para reducir el peso?

 

Un anuncio publicitario se indica que el consumo de un determinado tipo de agua reduce o peso.  Seleccionamos un conjunto de 12 pacientes y los pesamos antes y después de una período de tiempo donde los pacientes siguen una dieta idéntica excepto por el factor agua.  El resultado, para los diferentes pacientes, de la variación de peso en ese período se muestra en la siguiente tabla:

 

Individuo

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Variación de peso

0.2

0

1

0.6

-0.5

-0.6

-1

0.6

1

0.5

-0.4

-0.5

 

Teniendo en cuenta estos datos, ¿puede admitirse  que el anuncio es correcto?         

¿Es efectivo beber este determinado tipo de agua para reducir el peso?

 

En este ejemplo tenemos:

El anuncio no es correcto (equivalentemente) Beber agua NO reduce peso

El anuncio es correcto (equivalentemente) Beber agua SI reduce peso

 

Podemos considerar como hipótesis nula y alternativa:

  • H0: Beber agua NO reduce peso
  • H1: Beber agua SI reduce peso


Teniendo en cuenta la variable X VARIACIÓN DEL PESO, lo anterior puede ponerse como:

  • H0: Promedio de X = 0
  • H1: Promedio de X < 0
 
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