Guía Completa de Investigación: Hipótesis, Variables y Metodología

Hipótesis, Variables y Metodología de Investigación

Hipótesis

Una hipótesis es un enunciado, afirmación o explicación que predice ciertos hechos. Se asume provisionalmente como válida y debe ser contrastable. Las hipótesis guían la investigación y se componen de variables.

Variables

Las variables son características de hechos, objetos o individuos. Se clasifican según:

  • Cómo se observan o miden:
    • Cuantitativas: Se expresan numéricamente.
    • Cualitativas: Se expresan en categorías o cualidades.
  • Relación entre variables:
    • Dependientes: Característica que depende de otra variable.
    • Independientes: Característica que influye en otras variables y no depende de otros factores.

Tipos de Hipótesis (Según el Nivel de Abstracción)

  • Hipótesis Teórica: Fundamenta la hipótesis científica. Se formula con lenguaje abstracto.
  • Hipótesis Empírica: Formulación derivada de la hipótesis principal, con consecuencias contrastables. Se formula con lenguaje empírico u operacional.

Una hipótesis teórica puede volverse empírica mediante la operacionalización de variables.

Tipos de Hipótesis (Según su Función)

  • Hipótesis de Investigación (H1): Responde a las dudas del problema. Ejemplo: La tasa de obesidad es mayor en hombres que en mujeres de Rancagua.
  • Hipótesis Nula (H0): Niega la hipótesis de investigación. Ejemplo: La tasa de obesidad no es mayor en hombres que en mujeres de Rancagua.
  • Hipótesis Alternativa (Ha): Posibilidades alternas a la H1. Ejemplo: La tasa de obesidad en mayores de 45 años es mayor en hombres que en mujeres de Rancagua.

Tipos de Hipótesis (Según el Tipo de Investigación)

  • Investigación Descriptiva:
    • Hipótesis de Determinación de un Parámetro: Afirma un parámetro estadístico para una variable. Ejemplo: La tasa de suicidios en adolescentes es de 7 cada 10000 habitantes.
  • Investigaciones Correlacionales:
    • Hipótesis de Diferencia de Grupos: Afirma una diferencia entre grupos. Ejemplo: El riesgo cardiovascular es mayor en hombres que en mujeres de Rancagua.
    • Hipótesis Correlacional: Afirma una relación proporcional entre dos variables cuantitativas. Ejemplo: A mayor edad, mayor riesgo cardiovascular.
  • Investigaciones Explicativas:
    • Hipótesis Causal Bivariada: Relación entre una variable independiente y una dependiente. Ejemplo: Si las personas llevan una dieta balanceada, disminuirá el riesgo cardíaco.
    • Hipótesis Causal Multivariada: Relación entre varias variables independientes y una o más dependientes. Ejemplo: Si las personas hacen ejercicio y llevan una dieta balanceada, tendrán un estado nutricional normal.

Operacionalización de Variables

La operacionalización permite contrastar hipótesis teóricas con datos empíricos, traduciéndolas a un lenguaje concreto.

Relevancia de una Investigación

Criterio para evaluar el valor e impacto de una investigación. Tipos de relevancia:

  • Relevancia Práctica: Utilidad directa para resolver problemas. Ejemplo: desarrollo de una nueva vacuna.
  • Relevancia Teórica: Contribución al conocimiento académico. Ejemplo: nuevo modelo teórico sobre la motivación humana.
  • Relevancia Social: Impacto en la sociedad. Ejemplo: estudio sobre el acoso escolar.

Evaluación de la Relevancia

  • Práctica: Aplicabilidad directa, beneficio tangible.
  • Teórica: Contribución al conocimiento, innovación conceptual.
  • Social: Impacto en la comunidad, influencia en políticas públicas.

Marco Metodológico (Investigación Cuantitativa)

Describe cómo se realizará el estudio. Contiene:

  1. Diseño de la Investigación: Tipo de investigación, enfoque metodológico (cuantitativo).
  2. Población y Muestra: Descripción de la población, método de muestreo, tamaño de la muestra.
  3. Instrumentos de Recolección de Datos: Descripción, validez, fiabilidad, pilotaje.
  4. Procedimiento de Recolección de Datos: Plan, consideraciones éticas.
  5. Análisis de Datos: Métodos estadísticos, software, procedimientos específicos.
  6. Validez y Fiabilidad del Estudio: Validez interna y externa, fiabilidad.
  7. Limitaciones del Estudio: Factores limitantes, impacto de las limitaciones.
  8. Plan de Análisis de Datos: Pasos, pruebas de hipótesis.
  9. Consideraciones Prácticas: Recursos, cronograma.

Pasos del Marco Metodológico

  1. Enfoque de investigación
  2. Tipo de investigación
  3. Diseño de investigación
  4. Población y muestra
  5. Técnicas e instrumentos de recolección de datos
  6. Operacionalización de variables
  7. Plan de análisis de datos
  8. Aspectos éticos

Discusión de la Investigación

Cómo se Hace

  • Interpretar los resultados.
  • Comparar con investigaciones previas.
  • Explicar las limitaciones.
  • Proponer recomendaciones.
  • Establecer conclusiones.

Qué Debe Llevar

  • Interpretación de resultados.
  • Comparación con la literatura.
  • Limitaciones del estudio.
  • Recomendaciones.
  • Conclusiones.
  • Implicaciones teóricas y prácticas.
  • Coherencia y respaldo.

Variables

Tipos de variables:

  • Dependiente: Se mide en el experimento. Su valor depende de la variable independiente. Ejemplo Conceptual: Resultados de un examen. Definición Operacional: La calificación obtenida en el examen.
  • Independiente: El investigador la manipula. Ejemplo Conceptual: Tiempo de estudio. Definición Operacional: Número de horas de estudio.
  • Intervinientes u Ocultas: Influyen en la relación entre la variable independiente y la dependiente, pero no se controlan ni miden directamente. Ejemplo Conceptual: Motivación del estudiante. Definición Operacional: Nivel de motivación medido por cuestionario.

Definiciones

  • Conceptuales: Describen la variable en términos teóricos. Ejemplo: Satisfacción del cliente como nivel de contento.
  • Operacionales: Describen cómo se medirá la variable. Ejemplo: Satisfacción del cliente medida con una encuesta.