Hipótesis, Variables y Diseños de Investigación: Una Guía Completa

Hipótesis

Hipótesis: Explicaciones tentativas del fenómeno investigado que se formulan como proposiciones. Se pueden clasificar en:

  1. Hipótesis de investigación
  2. Hipótesis nulas
  3. Hipótesis alternativas

Variables

Variable: Propiedad que tiene una variación que puede medirse u observarse.

Características de las Hipótesis

  1. Debe referirse a una situación real.
  2. Las variables o términos deben ser comprensibles, precisos y concretos.
  3. La relación entre variables debe ser clara y verosímil (lógica).
  4. Los términos o variables deben ser observables y medibles, así como la relación planteada entre ellos.
  5. Deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.

Tipos de Hipótesis

Hipótesis de Investigación

Proposiciones tentativas sobre las posibles relaciones entre dos o más variables. Descriptivas: intentan predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar.

Hipótesis Correlacionales

Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales.

Hipótesis Nulas

Proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables.

Hipótesis Alternativas

Son posibilidades diferentes o alternas ante las hipótesis de investigación y nula.

Diseño de Investigación

Diseño de investigación: Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una investigación.

Grupos de Control y Experimentales

Grupo de control: También conocido como grupo testigo.

Grupo experimental: Recibe el tratamiento o estímulo experimental. Al manipular una variable independiente es necesario especificar qué se va a entender por esa variable en el experimento (definición operacional experimental). Es decir, trasladar el concepto teórico a un estímulo experimental.

El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente.

El tercer requisito es el control o la validez interna de la situación experimental.

Validez Interna

Validez interna: Grado de confianza de que los resultados del experimento se interpreten adecuadamente y sean válidos (se logra cuando hay control).

El control en un experimento logra la validez interna mediante:

  1. Varios grupos de comparación (dos como mínimo).
  2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s).

Equivalencia inicial: Implica que los grupos son similares entre sí al momento de iniciarse el experimento.

Asignación Aleatoria

Asignación aleatoria o al azar: Técnica de control para asegurar la equivalencia inicial al asignar aleatoriamente los sujetos a los grupos del experimento.

Asignación al azar: El mejor método para hacer equivalentes los grupos (más preciso y confiable). El emparejamiento no la sustituye por completo.

Diseño Preexperimental

Diseño preexperimental: Diseño de un solo grupo cuyo grado de control es mínimo. Útil como un primer acercamiento al problema de investigación.

Experimentos Puros

Reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna:

  1. Grupos de comparación (manipulación de la variable independiente).
  2. Equivalencia de los grupos.

Validez Externa

Validez externa: Posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales.

Investigación No Experimental

Investigación no experimental: Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que solo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos.

Población y Muestra

Población o universo: Conjunto de todos los casos que concuerdan con determinadas especificaciones.

Muestreo Probabilístico

Muestra probabilística: Subgrupo de la población en el que todos los elementos de ésta tienen la misma posibilidad de ser elegidos.

Muestreo No Probabilístico

Muestra no probabilística o dirigida: Subgrupo de la población en la que la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino de las características de la investigación.

Muestra Probabilística Estratificada

Muestra probabilística estratificada: Muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento.