Hipotesis de Investigación

La construcción de la hipótesis de investigación

Toda hipótesis constituye un juicio o una proposición provisoria, es decir, una afirmación o una negación de algo. Sin embargo, es un juicio de carácter especial. Las hipótesis son proposiciones provisionales y exploratorias y, por tanto, su valor de veracidad o falsedad depende críticamente de las pruebas empíricas disponibles. En este sentido, la replicabilidad de los resultados es fundamental para confirmar una hipótesis como solución de un problema.

La hipótesis de investigación es el elemento que condiciona el diseño de la investigación y responde provisionalmente al problema, verdadero motor de la investigación.  Se define en general una hipótesis como una proposición provisional en torno a un objeto de investigación y respecto de la relación existente entre dos o más fenómenos o variables.

Como se ha dicho esta hipótesis es una aseveración que puede validarse estadísticamente. Una hipótesis explícita es la guía de la investigación, puesto que establece los límites, enfoca el problema y ayuda a organizar el pensamiento.

Se establece una hipótesis cuando el conocimiento existente en el área permite formular predicciones razonables acerca de la relación de dos o más elementos o variables. Una hipótesis indica el tipo de relación que se espera encontrar; o sea: “existe relación entre a y b”; “el primer elemento es la causa del segundo”; “cuando se presenta esto, entonces sucede aquello”, o bien, “cuando esto sí, aquello no”. Debe existir una cuantificación determinada o una proporción matemática que permita su verificación estadística.

LAS VARIABLES DENTRO DE LA HIPOTESIS

Algunas investigaciones hacen hipótesis que involucran variables cuantitativas. La hipótesis puede tratar de establecer relaciones causales entre esas variables. A veces el investigador tendrá control sobre ciertas variables pero no sobre otras, y en términos de qué variables son controladas y cuales observables, y de otros tipos, las diferentes variables involucradas en un problema pueden clasificarse en:

• Variable independiente: El valor de verdad que se le da a una hipótesis en relación con la causa, se denomina variable independiente. 
• Variable dependiente: Denominamos de esta manera a las hipótesis cuando su valor de verdad hace referencia no a la causa, sino al efecto.
• Variable interviniente: Será aquella cuyo contenido se refiere a un factor que ya no es causa, tampoco efecto, pero sí modifica las condiciones del problema investigado.

PASOS METODOLOGICOS PARA CONSTRUIR UNA HIPOTESIS

Los pasos metodologicos para la construcción de la hipótesis son los siguientes.

1. Reunir toda la información teórica y empírica posible del objeto de investigación,
2. Comparar la información, validarla y priorizarla por el enfoque o criterio de interés adoptado,
3. Dar posibles explicaciones,
4. Escoger la explicación más probable
5. Formular una o más hipótesis

En una investigación podemos tener una, dos o varias hipótesis, es más, a veces no se tienen hipótesis. Las hipótesis no necesariamente son verdaderas. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados. Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables, pero en cualquier caso son sólo proposiciones sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad.

La importancia de una hipótesis radica en que orienta la investigación; al establecer vínculos entre la teoría y la realidad de los hechos, señala caminos para buscar los datos que se necesitan para su confirmación.

¿Cómo se relacionan las hipótesis, las preguntas y los objetivos de investigación?

Las hipótesis sustituyen a los objetivos y preguntas de investigación para guiar el estudio. Por ello, las hipótesis comúnmente surgen de los objetivos y preguntas de investigación.

Nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas o pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudios revisados o antecedentes consultadas. Existe pues una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Los objetivos o preguntas de investigación pueden reafirmarse o mejorarse durante el desarrollo del estudio. 

Las hipótesis pueden surgir aunque no exista un cuerpo teórico abundante.

Las hipótesis útiles y fructíferas también pueden originarse en planteamientos del problema cuidadosamente revisados. Lo que sí constituye una grave falla en la investigación es 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.

1. TIPOS DE HIPÓTESIS

PARA QUE UNA HIPÓTESIS SEA DIGNA DE TOMARSE EN CUENTA PARA LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, DEBE REUNIR CIERTOS REQUISITOS:

1. Las hipótesis deben referirse a una situación social real.

2. Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos posibles. Por ejemplo, “globalización de la economía” es un concepto impreciso y general que debería ser sustituido por uno específico y concreto.

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

4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben ser observables y medibles, o sea tener referentes en la realidad.

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

1. TIPOS DE HIPÓTESIS

Existen diversas formas de clasificar las hipótesis; aquí nos concretamos a la siguiente clasificación:

a) hipótesis de investigación

b) hipótesis nulas

c) hipótesis alternativas

d) hipótesis estadísticas

2. HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN

Son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con los cinco requisitos anteriormente mencionados. Se les suele simbolizar como Hi o H₁, H₂, H_3. También se les denomina como hipótesis de trabajo.

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

Ejemplo:

Hi: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la Corporación X oscila entre $50   000 y $60 000 pesos”.

2.2 Hipótesis correlacionales. Especifican las relaciones entre dos o más variables.

Ejemplos:

“A mayor autoestima, menor temor de logro.” (Aquí la hipótesis nos indica que cuando una variable aumenta, la otra disminuye, y si ésta disminuye, aquella aumenta.)

“Las telenovelas muestran cada vez un 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”.)

Como se puede apreciar, las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran asociadas, sino cómo están asociadas; no sólo se establece que hay relación ente las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Cuando se correlacionan dos variables, se le conoce como “correlación bivariada”, y cuando se correlacionan varias, se le llama “correlación múltiple”. En una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es importante. “el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis)”.

Ejemplo:

“Quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística, tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría”, es igual que: “los que tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría son quienes tienen las puntuaciones más altas en el examen de estadística”.

En la correlación no hablamos de variables independiente y dependiente. Cuando sólo hay correlación estos términos carecen de sentido; eso sólo pertenece a las hipótesis causales. Por otro lado, es común que cuando se pretende en la investigación correlacionar varias variables se tengan diversas hipótesis, y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables “atracción física”, “confianza”, “proximidad física” y “equidad” en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.  

Ejemplo:

H1   “A mayor atracción física, menor confianza.”

H2   “A mayor atracción física, mayor proximidad física.”

H3   “A mayor atracción física, mayor equidad.”

H4   “A mayor confianza, mayor proximidad física.”

H5   “A mayor confianza, mayor equidad.”

H6   “A mayor proximidad física, mayor equidad.”

Estas hipótesis deben ser contextualizadas en su realidad (con qué parejas) y sometidas a prueba empírica.

2.3 Hipótesis de la diferencia entre grupos: Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuyo fin es comparar grupos. Por ejemplo:

Hi:   “Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en     sus relaciones heterosexuales.”

Hi:   “El tiempo en que tardan en desarrollar el SIDA las personas contagiadas por transfusión      sanguínea es menor que las que adquieren el VIH por transmisión sexual.” (las primeras lo        adquieren más rápidamente) 

Cuando el investigador no tiene bases para presuponer a favor de qué grupo será la diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos. Y cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos. Esta clase de hipótesis puede abarcar dos, tres o más grupos.

Ejemplo:

Hi:   “Las escenas de la telenovela “Sentimientos” presentarán mayor contenido sexual que las     de la telenovela “Luz Ángela”, y éstas, a su vez, mayor contenido sexual que las escenas             de la telenovela “Mi último amor”

En las hipótesis de diferencia de grupos una de las variables (aquélla sobre la cuál se dividen los grupos) adquiere un número más limitado de valores (habrá tantos valores como grupos se comparen), que los valores que adquieren las variables de las hipótesis correlacionales. Por último, las hipótesis de diferencia de grupos pueden formar parte de estudios correlacionales, sí únicamente establecen que hay diferencia entre los grupos, aunque establezcan a favor de qué grupo es ésta. 

2.4 Hipótesis que establecen relaciones de causalidad: Este tipo de hipótesis no solamente afirma las relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un “sentido de entendimiento” de ellas. Establecen relaciones de causa-efecto.

Ejemplos sencillos:

Hi:   “La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en los hijos.” En el  ejemplo, además de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.

Hi:  “Todas las personas que en 1984 recibieron transfusión de sangre o derivados  contaminados con el VIH morirán antes de 1994.”

La causa (X) es la variable independiente, mientras que el efecto (Y) es la variable dependiente. Para poder establecer causalidad antes debe haberse demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Al igual que en las hipótesis correlacionales, las hipótesis causales se dividen en:

Bivariadas: Relación uno a uno: Una variable independiente influye en una dependiente.

Multivariadas: Relación de una variable independiente con varias independientes o viceversa. Pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en donde ciertas variables intervienen modificando la relación (hipótesis con presencia de variables    intervinientes).  

3. HIPÓTESIS NULAS

Constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho.

Ejemplos:

Ho: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporación X no oscila entre            $ 50,000 a $60,000 pesos.” (Es una hipótesis nula descriptiva de una variable que se va a   observar en un contexto.)

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

Ho: “Las escenas de la telenovela “Sentimientos” no presentarán mayor contenido sexual que             las escenas de la telenovela “Luz Angela” ni éstas mayor contenido sexual que las escenas de la telenovela “Mi último amor”. Esta hipótesis niega diferencia entre grupos y también       podría formularse así: “No existen diferencias en el contenido sexual entre las escenas de         las telenovelas “Sentimientos”, “Luz Angela” y “Mi último amor”. O bien, el contenido    sexual en las telenovelas “Sentimientos”, “Luz Angela” y “Mi último amor” es el mismo.”

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

4. HIPÓTESIS ALTERNATIVAS

Son posibilidades alternas ante la hipótesis de investigación y nula. Se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades además de las hipótesis de investigación nula. De no ser así, no pueden existir.

Ejemplos:

Hi: “El candidato “A” obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y             60% de la votación total.”

Ho: “El candidato “A” no obtendrá en la elección para presidencia del consejo escolar 50 y        60% de la votación total.”

Ha: “El candidato “A” obtendrá en la elección para presidencia del consejo escolar más del       60% de la votación total.”

Ha: “El candidato “A” obtendrá en la elección para presidencia del consejo escolar menos del   50% de la votación total.”

Hi: “Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones          heterosexuales que las jóvenes.”

Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones    heterosexuales que las jóvenes.”

Ha: “Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones     heterosexuales que las jóvenes.”

5. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS

Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular sólo cuando los datos del estudio que se van a recolectar y analizar para probar o rechazar las hipótesis son cuantitativos (números, porcentajes, promedios). Hay tres tipos de hipótesis estadística que corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula:

1) de estimación,

2) de correlación

3) de diferencia de medias. 

5.1 Hipótesis estadísticas de estimación

Sirven para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, y de una población. Se basa en información previa. La estimación de estas hipótesis no se limita a promedios; puede incluirse cualquier estadística (porcentajes, medianas, modas).

Ejemplo:

Hi: “El promedio mensual de casos de trastorno psiconeurótico caracterizados por reacción      asténica, que fueron atendidos en los hospitales de la ciudad de Linderbuck es mayor a           200.”

Hi:  X > 200  (promedio mensual de casos atendidos)

La hipótesis estadística nula sería la negación de la hipótesis anterior:

Ho:  X < 200  (“ El promedio mensual de casos… es menor que 200”)

y la hipótesis alternativa sería:

Ha:  X = 200  (“ El promedio mensual de casos… es igual que 200”)

 Hipótesis estadísticas de correlación

Tienen por objeto traducir en términos estadísticos una correlación entre dos o más variables. El símbolo de una correlación entre dos variables es "r" (minúscula) y entre más de dos variables "R" (mayúscula). La hipótesis "a mayor cohesión en un grupo , mayor eficacia en el logro de sus metas primarias", puede traducirse así:

Ho:

Otro ejemplo:
Hi:
Ho:

Conceptos importantes a tener en cuenta:

 

Cada estudio echará mano de los tipos de hipótesis que más se adecuen al tipo de     investigación.

Los tipos de estudio que no pueden establecer hipótesis son los exploratorios.

No puede presuponerse (afirmando) algo que apenas va a explorarse.

En realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar       que fue     apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación en particular.

Las hipótesis se someten a prueba en la realidad aplicando un diseño de investigación,           recolectando datos a través de uno o varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichos datos.

Las principales funciones de las hipótesis son:

1.   Guías de una investigación. Proporcionan orden y lógica al estudio. “Las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones al (los) problema(s) de investigación. Si lo son o no, efectivamente es la tarea dek estudio.” (Sellitz et al., 1965)

2.     Tienen una función descriptiva y explicativa según sea el caso.

3.     Su tercer función es probar teorías.

4.     Una cuarta función es sugerir teorías.

No siempre los datos apoyan las hipótesis. Pero que los datos no aporten evidencia a favor   de las hipótesis planteadas de ningún modo significa que la investigación carezca de utilidad.           

También los datos en contra de una hipótesis proporcionan conocimiento. Lo importante es   analizar porque no se aportó evidencia a favor de las hipótesis y contribuir al conocimiento del   fenómeno que se está investigando.

Sin definición de las variables no hay investigación. Al formular una hipótesis, es           indispensable definir los términos o variables que están siendo incluidos en ella. Esto es para que:

1.     Todos le den el mismo significado a los términos o variables (que todos hablemos de lo mismo).

2.     Asegurarnos de que las variables pueden ser evaluadas en la realidad a través de los sentidos.

3.     Poder confrontar nuestra investigación con otras similares.

4.     Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación.

5.     Deben definirse de dos maneras:

§  Conceptual o constitutivamente: Define el término o variable con otros términos (definición de diccionario).

§  Operacionalmente: Por ejemplo, la definición operacional de la temperatura es el termómetro. La definición operacional de personalidad son los tests psicométricos.

rxy = 0 ("Las dos variables no están correlacionadas; su correlación es cero.") R xyz = 0 ("La correlación entre las variables autonomía, variedad y motivación intrínseca no es igual a cero.") R xyz = 0 ("No hay correlación.") 

Consultar:

Esther Maya: Métodos y Técnicas de Investigación