FORMULACION DE LA HIPOTESIS- Alma Nidia Martinez Cortez

FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS

Objetivos:

1.- Identificar los elementos básicos de una hipótesis.

2.- Distinguir entre los diferentes tipos de hipótesis.

3.- Formular hipótesis de investigación, nulas y alternativas.

4.- Reconocer la función e importancia de las hipótesis.

5.- Reconocer la importancia de definir los conceptos y variables.

6.- Reconocer y efectuar definiciones conceptuales, instrumentales y operacionales para variables e hipótesis.

Las hipótesis indican lo que estamos buscando o tratando de probar. Constituyen un puente entre la teoría y la investigación empírica. Es a través de la comprobación de los cuerpos hipotéticos que la ciencia busca la sistematización, generalización e interpretación.

Las hipótesis son consideradas como explicaciones tentativas con respecto al problema planteado, presentadas a manera de proposiciones. Pero no toda conjetura o suposición es una hipótesis científica. Cumple su función solo si está relacionada con el conocimiento existente; si reúne lo ya conocido con lo que se busca.

Son afirmaciones a manera de conjeturas respecto a las relaciones entre dos o más variables expresada por medio de oraciones declarativas, sujetas a comprobación empírica.

Según Rojas (1980), las ciencias sociales enfrentan problemas teórico-metodológicos para probar hipótesis surgidas en investigación. Muchos de los conceptos acuñados carecen de referentes empíricos y por otro lado el comportamiento humano no sigue patrones uniformes, lo que impide generalizar los resultados y conservar la validez a través del tiempo. Esto conduce a que la búsqueda de relaciones significativas en estas ciencias se limite a situaciones concretas y universos reducidos.

Para que una hipótesis sea considerada como correcta, debe referirse a dos o más variables potencialmente medibles y especificar al mismo tiempo de qué manera se relacionan dichas variables (Kerlinger, 1988). Deben referirse a una situación real, los términos tienen que ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible; la relación entre variables propuestas debe ser clara y verosímil (lógica) y deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas (Hernández, 1993; Rojas, 1981).

Algunas hipótesis involucran una variable y señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno, otras relacionan dos o más variables, hay un tercer grupo que las relaciona en términos de dependencia o causalidad y permiten predecir con cierto margen de error.

Tipos de hipótesis.

De investigación:

Son las que plantea el investigador de acuerdo a su marco teórico respecto a posibles relaciones entre las variables en estudio. También se les denomina hipótesis de trabajo o alternas y se simbolizan como Hi o H1, H2, H3, si son varias. Estas hipótesis pueden ser:

§      Descriptiva del valor de una o varias variables que se van a observar en un contexto. Señalan la presencia de cierto hecho o fenómeno.

§      Correlaciones: el cambio o alteración de una o varias variables va acompañado con un cambio en una u otras correspondientes. Puede ser una correlación bivariable o una correlación múltiple

§      De diferencia entre grupos: están dirigidas a comparar grupos y puede ser simple si no determina a cuál grupo favorece la diferencia o direccional en el caso contrario. Pueden ser parte de estudios correlacionales si se limitan a establecer la diferencia, pero si además pretenden explicar el por qué de la diferencia, son hipótesis de estudios explicativos.

§      Que establecen relaciones de causalidad: señalan la relación entre dos o más variables y cómo se dan estas relaciones; la existencia de una correlación no necesariamente establece una relación de causalidad.

Cuando se determina cuál o cuáles variables son la supuesta causa, éstas variables son conocidas como variables independientes y la variable o variables que resultan ser el efecto o afectada se denominan dependientes.

Las hipótesis causales bivariadas se refieren a dos variables y las multivariadas a tres o más variables sean dependientes o independientes.

Hipótesis nula:

Son proposiciones acerca de la relación entre variables planteadas de manera que niegan o refutan lo que afirman las hipótesis de investigación. Las hipótesis nulas se simbolizan como H0.

Nos dicen que no existen diferencias significativas entre las variables o grupos, es decir, si esta diferencia es significativa y si no se debió al azar. Es una hipótesis para la inferencia estadística y se formula con el propósito de ser rechazada.

Hipótesis alternativas:

Se formulan cuando existen otras posibles explicaciones del fenómeno, adicionales a las propuestas en las hipótesis de investigación y nula. Intenta explicar el fenómeno cuando rechazamos la hipótesis de trabajo (investigación) y cuando por alguna razón no podemos aceptar la nula. Estas se simbolizan con Ha.

Hipótesis estadísticas:

Son transformaciones de las hipótesis de investigación en símbolos estadísticos y se formulan cuando los datos del estudio son cuantitativos. El símbolo de correlación es “r” para dos variables y “R” para más de dos variables.

Estructura de las hipótesis.

Las hipótesis contienen tres elementos estructurales que son:

§      Las unidades de análisis o de observación. A saber, individuos, instituciones, conglomerados.

§      Las variables. Son los atributos, características, o propiedades cualitativas o cuantitativas que manifiestan en las unidades en las unidades de observación.

§      El enlace lógico o término de relación. Que describe la relación existente entre las unidades de análisis con las variables y de éstas entre sí.

En la hipótesis: “a mayor satisfacción entre la pareja, menor la frecuencia de infidelidad conyugal”, las unidades de observación son las parejas, las variables: satisfacción e infidelidad conyugal, el término de relación: a mayor…menor frecuencia.

Los conceptos.

Los conceptos son abstracciones, construcciones lógicas expresadas de manera tal que puedan dar cuenta de un hecho o fenómeno que representan (simbolismo lógico) y que expresa en un término concreto (simbolismo gramatical). Facilitan la comunicación, suministra un esqueleto formal para la categorización y ordenan la percepción. Para que sea científico, debe existir acuerdo básico acerca de lo que designa, estar definido con precisión y pertenecer a alguna teoría que, como concepto denotativo, orienta semánticamente su significado y lo hace relevante. (Ander-egg, 1992)

            La definición de concepto.

“En ciencias sociales, el problema de la definición está íntimamente ligado a las cuestiones relacionadas con los conceptos. De estos elementos depende a su vez la buena formulación de la hipótesis” (Ander-egg, 1992:93).

Un concepto es una representación abreviada de una diversidad de hechos y en su definición deben tomarse en cuenta. Según Rojas (1981), las siguientes reglas:

§      No definir el concepto por sí mismo (evitar tautologías).

§      Emplear un lenguaje claro y sencillo,  de fácil comprensión y claridad.

§      Señalar los aspectos esenciales que caracterizan el fenómeno, hecho o situación que se define.

§      Precisar los límites del concepto.

§      Debe ser hecha en forma afirmativa.

Las definiciones pueden ser Teóricas o conceptuales y aparecen en libros especializados y en diccionarios a un nivel de abstracción elevado. Cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómenos se les llama definiciones reales. Implican adecuar la definición teórica del concepto a los requerimientos y objetivos de la investigación; son necesarias pero insuficientes, pues no nos relacionan directamente con la realidad.

Para manejar el concepto a nivel empírico, debe procederse a buscar elementos concretos, indicadores o las operaciones que permitan medir el concepto en cuestión, esto conduce a la definición operacional en la que se señala lo que se debe hacer para medir una variable o qué se debe hacer para esto y esto otro.

            La operacionalización de las variables y las hipótesis.

La selección o elaboración del instrumento para la recolección de datos u observación es otro aspecto crítico en el planeamiento de una investigación. El proceso por medio del cual se transfiere el problema desde su nivel abstracto hasta el terreno de los hechos implica la operacionalización de las hipótesis las cuales son el puente que une la teoría con la realidad estudiada. Esta actividad no solo conduce a la elaboración del instrumento sino que permite las condiciones para determinar el nivel de medición de las variables y las técnicas estadísticas apropiadas para el análisis de los datos y la prueba de la hipótesis. Aspectos que no deben quedar fuera de la planeación de la investigación. Es muy común encontrar investigadores que después haber aplicado sus instrumentos es que recurren a una asesoría estadística para improvisar los procesos de análisis de datos. Conviene señalar que para un profesional de la estadística, no es de ninguna manera complicado hacer uso de los datos que se le proveen. Pero eso no garantiza que el estudio que se realiza corresponda al problema que se estudia o que los datos que han sido analizados son los que se requieren para dar respuesta a las preguntas planteadas. Como tampoco garantiza que se puedan hacer las pruebas y los análisis que mejor conviene dado que éstos dependerán de factores tales como las características de las variables, el nivel de medición, la forma cómo se seleccionó la muestra, los procesos que se siguieron en la aplicación  de los instrumentos, etc. Lo que quiere resaltar es que el diseño estadístico de la investigación no debe improvisarse al final del proceso sino que debe ser considerado desde el momento en que se plantea el problema.

Respecto a esta actividad tan importante en la investigación, Rojas (1981) se expresa en los siguientes términos:

Para tener éxito en probar una hipótesis, se requiere trabajar con datos extraídos directamente de la realidad social objeto de estudio; hay que operacionalizar  las hipótesis conceptuales con el fin de descender el nivel de abstracción de las variables y poder manejar sus referentes empíricos.

Cada una de las variables se desglosarán, a través, a través de un proceso de deducción lógica, en indicadores que representan ámbitos específicos de las variables y se encuentran en un nivel de abstracción intermedio.

Los indicadores pueden medirse mediante operaciones (índices) o investigarse por medio de ítemes o preguntas que se incluirán en los instrumentos para recopilar la información (cuestionarios, cédulas de entrevistas, guía de investigación). De esta forma se podrá recoger datos útiles y suficientes para probar las hipótesis establecidas.

A este proceso de operacionalización se le conoce también como deducción de consecuencias verificables, ya que serán las relaciones entre los indicadores, las que se someten a relación empírica.

Existen dos tipos de definiciones operacionales: de medida la cual describe la forma como una variable será medida y la experimental que explica los detalles operacionales de las manipulaciones de un experimentador como una.

La operacionalización de las variables permitirá diseñar los instrumentos para recopilar la información que se utilizará en la prueba de hipótesis. Para esto, es necesario cruzar o relacionar las preguntas de los indicadores independientes con aquellas de los indicadores dependientes; al quedar probada esta relación se estará probando automáticamente la hipótesis conceptual.

A continuación un ejemplo de la operacionalización de una variable. La definición operacional permite conocer con claridad el nivel de medición de la variable (Nominal, ordinal, escalar o de razón).

Nombre de la variable	Definición conceptual.	Definición instrumental.	Definición operacional.
Grado de satisfacción matrimonial.	Nivel de contentamiento dentro de la relación marital, según lo expresa la persona respecto a los roles igualitarios, sexualidad, evitación de conflictos, expresión de afecto, decisiones financieras.	Se pregunta a cada persona por su grado de acuerdo o desacuerdo respecto a siete declaraciones en el contexto de su relación de pareja. La persona indicará una de las siguientes respuestas: 4. totalmente de acuerdo. 3. parcialmente de acuerdo. 2. ni de acuerdo ni en desacuerdo. 1. parcialmente en desacuerdo. 0. totalmente en desacuerdo. A. Me agradan los hábitos de mi cónyuge. B. Me satisface la norma como cada uno asume su rol como padre. C. Me siento satisfecho (a) con la forma como resolvemos nuestras diferencias. E. las expresiones de cariño entre nosotros son satisfactorias. F. mantenemos muy buena comunicación.	Para determinar el grado de satisfacción se sumarán los valores que corresponden a la respuesta que la persona seleccionó para cada declaración presentada. Esto significa que si la persona contestó en todas las preguntas un total desacuerdo, la suma de sus respuestas sería cero y en el caso de la persona que contesta total acuerdo ante todas las declaraciones obtendría un total de 24 puntos como grado de satisfacción matrimonial. Se supone que es una escala de intervalos exactos.

Para Ander –egg (1992:104), los indicadores son un antídoto contra la vaguedad y una garantía contra la precisión y concreción en la investigación social. Sin embargo, a pesar de su gran utilidad, no hay que fetichizarlos: no basta con disponer de un buen sistema de indicadores sociales para realizar una buena investigación. El error está en tomar el indicador como instrumento para comprender la realidad. Esto sólo puede hacerse desde una teoría que rinda cuenta de algunos fenómenos empíricos (los que se estudian y de los que forman parte del indicador).

Los indicadores son instrumentos, no operan por sí mismos; ellos indican o sirven para indicar, y no más. Y esta indicación la hace desde el campo ideológico y desde la escala de valores del científico social que elabora los indicadores.

            Variables y constructos.

Según Kerlinger (1988). El concepto expresa una abstracción formada por generalizaciones sustraídas de casos particulares; sin embargo, aunque un constructo es un concepto, tiene un sentido adicional, el haber sido ha inventado o adoptado de manera deliberada y consciente para un propósito científico especial.

Inteligencia es un concepto resultante de las observaciones de conductas considerada como inteligentes o no inteligentes, pero como constructo científico que pretende expresar una variedad de conductas, puede significar más y menos de lo que puede significar como concepto.

Las variables pueden asumir cualquier conjunto de valores justificables, contínuas,  o pueden tener solamente dos valores: son dicótomas y se caracterizan por la presencia o ausencia de una propiedad: maestro-no maestro, femenino-masculino, vivo-muerto. Algunas son politomías como es la nacionalidad.

Existen diversas formas de clasificar las variables entre las que se mencionan:

§      Dependientes (criterio) e independientes (predictora). Una consecuente y otra antecedente.

§      Activas y atributivas. Una es manipulable, la otra no.

§      Contínuas y categóricas. Una puede asumir un conjunto ordenado de los valores dentro de cierto rango, la otra ubica los sujetos dentro de subconjuntos: dictónomas o polítomas.

Algunas de las personas han propuesto distinguir entre sus variables cualitativas y las cuantitativas, con lo que reflejan una noción distorsionada de lo que son variables, pues las cualitativas son categóricas y las cuantitativas son contínuas (Kerlinger, 1988).