Hum-110 Tema V: Formulación de la Hipótesis y Definición de las Variables



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HUM-110 Tema V: Formulación de la Hipótesis y Definición de las Variables

  • Instituto Especializado de Estudios Superiores Loyola
  • San Cristóbal, Rep. Dom.
  • Facilitador:
  • Félix Rondón, MS

Recordar También el Proceso de Investigación…

  • Concebir la idea a investigar
  • Plantear el problema
  • Elaborar el marco teórico
  • Definir el tipo de investigación
  • Formular la hipótesis y definir las variables

Hipótesis

  • Explicación tentativa, formulada a manera de proposición, del fenómeno investigado.
  • Indican lo que se busca o se trata de probar en una investigación.
  • No necesariamente son verdaderas, pueden o no comprobarse con hechos.
  • Son explicaciones tentativas, no los hechos en si.

Hipótesis

  • Son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistemáticos.

Hipótesis

  • Ejemplos:
    • A mayor variabilidad de la flora mayor producción de miel.
    • La calidad del agua a granel difiere de la calidad del agua embotellada.
    • Existe relación entre la foresta usada como sombra y la producción del cultivo del cacao.
  • En general, son proposiciones sujetas a comprobación empírica.

Origen de la Hipótesis

  • Intimamente relacionada con el Planteamiento del Problema y la Revisión de Literatura.
  • Surgen del Planteamiento del Problema (objetivos y preguntas de investigación) luego de haber sido reevaluado con la Revisión de Literatura.

Origen de la Hipótesis

  • Planteamiento del problema
    • Proponen respuestas tentativas a la pregunta de investigación.
  • Revisión de literatura
    • Inicialmente ayuda a plantear el problema de investigación, y luego de afinarlo o precisarlo, ayuda a formular la hipótesis.

Origen de la Hipótesis

  • También pueden surgir de planteamientos de problemas cuidadosamente revisados aunque no exista un cuerpo teórico abundante que los sustente.

Características de las Hipótesis

  • Deben referirse a una situación real (el contexto debe estar bien definido)
  • Las variables deben ser lo más específicas y concretas posible.
  • La relación entre las variables de una hipótesis debe ser clara y verosímil.

Características de las Hipótesis

  • Las variables y la relación entre ellas deben poder ser observadas y medidas en la realidad.
  • Deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

Tipos de Hipótesis

  • Existen diversas formas de clasificarlas.
  • Según Sampieri et al (1991), pueden ser:
    • Hipótesis de investigación (Hi)
    • Hipótesis nulas (Ho)
    • Hipótesis alternativas (Ha)
    • Hipótesis estadísticas

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Son las que se han definido hasta el momento:
    • “Proposiciones tentativas entre dos o más variables y que cumplen con los cinco requisitos mencionados”
  • Se simbolizan como Hi, y si son varias, como H1, H2, H3.
  • Conocidas como Hipótesis de Trabajo.

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Pueden ser:
    • Descriptivas
    • Correlacionales
    • De diferencia de grupos
    • De relación de causalidad

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis Descriptivas
    • Describen el valor de las variables que se van a observar en un contexto.
    • Ejemplo:
    • Hi: “La población de mangle rojo en Los Haitises oscila entre 40 y 50 por ciento”
    • Hi: “El nivel de contaminación por fósforo del río Arkansas es superior a 20ppm”

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis correlacionales
    • Especifican relaciones entre dos o más variables.
    • Importante: el orden en que se coloquen las variables no es importante
    • Hi: “Los árboles de pino de mayor altura serán los de mayor grosor de tallo”
    • Hi: “Los árboles de pino de mayor grosor de tallo serán los de mayor altura”

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis de diferencia entre grupos
    • Se formulan en investigaciones dirigidas a comparar dos o más grupos.
    • Hi: “La calidad del agua vendida a granel es inferior a la del agua vendida embotellada”
    • Hi: “Las colmenas ubicadas en bosques heterogéneos producen más miel que las ubicadas en bosques homogéneos”

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis de relaciones de causalidad
    • No solamente proponen relación entre dos o más variables, sino que establecen el “sentido de entendimiento” entre ellas.
    • Correlación y causalidad son términos asociados pero diferentes.
    • Para establecer causalidad se requiere antes haber demostrado correlación.

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis de relaciones de causalidad (cont.)
    • Hipótesis correlacional:
          • X Y
    • Hipótesis de causalidad:
          • X Y
  • Variable Dependiente

Hipótesis de Investigación (Hi)

  • Hipótesis de relaciones de causalidad (cont.)
    • Hi: “El nivel de educación y el nivel de ingresos influye sobre la disposición para pagar por la preservación de la calidad del agua del río Birán”
    • Hi: “El contenido de nutrientes en raciones alimenticias aumentará con la cantidad de cerdaza fermentada utilizada”

Hipótesis Nulas (Ho)

  • Afirman lo opuesto de la hipótesis de investigación.
  • Es la contrapartida de la Hi.
  • Si la Hi afirma que hay relación entre dos variables o dos grupos, la Ho niega esta relación.

Hipótesis Alternativa (Ha)

  • Son posibilidades “alternativas” ante las hipótesis de investigación y nula.
  • Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las otras hipótesis.
  • Solo se formulan cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investigación o nula.

Hipótesis Estadísticas

  • Hipótesis
  • Hi
  • Ho
  • Descriptiva
  • X = n
  • X ≠ n
  • X1=X2
  • X1≠X2
  • Comparación desigualdad
  • X1>X2
  • X1≤X2
  • Correlación bivariada
  • rxy≠0
  • rxy=0
  • Correlación multivarida
  • Rxyz≠0
  • Rxyz=0
  • Prácticamente son las mismas hipótesis de investigación expresadas en forma estadística.

¿Cuál hipótesis usar en una investigación?

  • No hay reglas definidas.
  • En estudios con análisis cuantitativos, lo común es:
    • Presentar Hi o Ho (la otra se presupone)
    • Hi más las hipótesis estadísticas de Hi y Ho.
    • Hipótesis estadísticas de Hi y Ho.
  • Una misma investigación puede tener más de una hipótesis, dependiendo de la complejidad del problema.

¿Cuál hipótesis usar en una investigación?

  • Por ejemplo:
  • Los turistas están dispuestos a pagar por la preservación de la calidad del agua del río.
    • H0: WTP = 0; Hi: WTP > 0
  • El nivel de educación y los ingresos influyen sobre la disposición a pagar por la calidad del agua
    • Ho: R EIC = 0; Hi: R EIC ≠ 0
  • Los turistas de Oklahoma difieren de los foráneos con respecto la calidad actual del agua del río
    • H0: WQOK = WQNOK ; Hi: WQOK ≠ WQNOK

Variables

  • Una vez alcanzado un conocimiento relativamente amplio del tema que se va a investigar, se debe aislar los factores (variables) más importantes que intervienen en el problema.
  • Antes de iniciar una investigación es importante saber cuáles son las variables a ser medidas y cómo se medirán.

Variables

  • Una variable es cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente.
  • Es todo aquello que vamos a medir, controlar y estudiar en una investigación o estudio.
  • Es toda característica sujeta a medida o cuenta.

Variables

  • Por ejemplo, si se trata de un problema de comercialización, los aspectos fundamentales que se deben estudiar son:

Variables

  • Las variables se clasifican según el tipo de datos.
  • Las variables pueden ser:
    • Cuantitativas o Numéricas.
    • Cualitativas o Categóricas.

Variable Cuantitativa

  • Característica que puede ser medida en una escala numérica dada.
    • Variable continua: observación que puede tomar cualquier valor en un rango dado. Ejemplo: peso, altura, etc.
    • Variable discreta: observación que solo puede asumir valores enteros, se obtienen por contaje y los intermedios no tienen sentido. Ejemplo: número de estudiantes de agronomía.

Variables Cualitativas

  • Observaciones para las cuales no existe una escala numérica con sentido y solo es posible clasificarlos en categorías
    • Variable ordinal: cuando los datos pueden ser ordenados de una manera lógica. Ejemplo: severidad del ataque de una enfermedad: Ninguno, Leve, Moderado, Severo.

Variables Cualitativas

    • Variable nominal: cuando no existe un orden lógico para ordenar los datos: Ejemplo: color de los ojos, raza, procedencia.

Variable Independiente

  • La variable independiente es aquella propiedad de un fenómeno a la que se le va a evaluar o medir su capacidad de influir, incidir o afectar a otras variables.
    • La variable independiente manipulable es aquella que el experimentador puede hacer variar.
    • La variable independiente asignada o seleccionada es la que el investigador no puede modificar.
  • X

Variable Dependiente

  • La variable dependiente puede ser definida como los cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de los cambios en la variable independiente.
  • Y

Definición de Variables

  • Las variables pueden ser definidas conceptual y operacionalmente.
  • La conceptualización de una variable consiste en definirla teóricamente (marco conceptual).
  • La operacionalización de una variable consiste en definir cuales son los indicadores que permite conocer el comportamiento de ella.

Indicadores

  • Los indicadores constituyen un conjunto de características o variables específicas y concretas que representan un concepto o variable más abstracta o difícil de precisar.
  • Los indicadores poseen una relación de probabilidad con respecto a la variable.

Indicadores

  • Por ejemplo, la variable “inteligencia” está compuesta por una serie de factores como:
    • capacidad verbal,
    • capacidad de abstracción,
    • Destrezas matemáticas,
    • Capacidad de lógica.

Indicadores

  • Otro ejemplo: se desea conocer si existen o no prejuicios raciales dentro de una población.
  • Los prejuicios no son objetos que puedan ser vistos o medidos directamente como otros hechos del mundo físico.
  • Sólo pueden ser medidos a través de hechos o acciones que se puedan interpretar como originados en los prejuicios raciales.

Indicadores

  • Algunos indicadores de prejuicios raciales serán:
    • Existencia o no de matrimonios interraciales,
    • Distribución de los empleos entre personas de las diferentes comunidades étnicas,
    • Restricciones al uso de elementos comunitarios,
    • Actitudes que se expresan en el trato cotidiano, etc.

Indicadores

  • A veces no es posible incorporar todos los indicadores posibles de una determinada variable.
  • No todos los indicadores tienen el mismo valor.
    • aunque haya varios indicadores para un mismo fenómeno, habrá algunos más importantes que otros

Indicadores

  • Algunos criterios para escoger los indicadores:
    • Tener el menor número de indicadores de una variable, siempre y cuando éstos sean realmente representativos de la misma.
    • Poseer formas de medición específicas para cada indicador.
    • Ser accesibles.

Cuadro de Variables e Indicadores

  • Esquema o cuadro resumen que muestra las variables que serán estudiadas y los indicadores utilizados para medir las mismas.
  • Muy útil para organizar mejor el marco teórico.

Cuadro de Variables e Indicadores

  • Por ejemplo, en una tesis donde se estudia el efecto de bioestimulantes en melon se determinaron las siguientes variables e indicadores:
  • Variables
  • Indicadores
  • Desarrollo Vegetativo
  • Grosor de tallo (cm)
  • Altura de planta (cm)
  • Largo y ancho de hoja (cm)
  • Producción
  • Duración ciclo del cultivo
  • Días a la floración (días)
  • No. de cosechas
  • Frecuencia de cosechas (días)

Bibliografía

  • Hernández, R., Fernández, C., Baptista, P. (1991). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill.


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