17/04/2013

NIVELES TEÓRICO Y PRÁCTICO DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO: INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. PARTE 3

Lara Medina Metodología de la Investigación

• La hipótesis es importante por que ayuda a darle una dirección a la investigación, además es también una predicción que puede ser probada y que se deriva lógicamente del problema de investigación. • si el objetivo del estudio es una explicación entonces una pregunta de investigación puede ser la base para formular una o mas hipótesis

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Para que una hipótesis cumpla con su cometido esencial debe reunir una serie de características básicas, entre las que pueden destacarse: [V. Goode y Hatt, Metodología de la Investigación Social, Ed. Trillas, México, 1970, pp. 80 a 82.] • Clara conceptualización, que permita identificar sin lugar a dudas cada uno de los términos que involucra desterrando, hasta donde sea posible, toda vaguedad en el enunciado. • Referentes empíricos, que posibiliten encontrar hechos concretos sobre los cuales se podrá luego corroborarla o refutarla. • Especificación clara respecto a las condiciones en que puede someterse a prueba. • Relaciones precisas con los conceptos que usualmente se emplean en el campo de conocimiento sobre el que versa.

¿QUÉ TIPO DE HIPÓTESIS SE PUEDEN ESTABLECER? HIPOTESIS DE INVESTIGACION: Se definen como proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o mas variables. También se las llama hipótesis de trabajo. A su vez se dividen en: descriptivas, correlacionales, de diferentes grupos, causales.

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Descriptivas: • Se utilizan en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables. • Son afirmaciones generales que suelen involucrar a una sola variable. Ejemplo: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de comercio en Córdoba, oscila entre $800 y $1.000 pesos”.

Correlacionales:  Especifican las relaciones entre dos o mas variables y corresponden a los estudios correlacionales. Sin embargo, estas hipótesis no solo pueden establecer que dos o mas variables se encuentran relacionadas, sino también como se asocian.  Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.  Es necesario agregar que en una hipótesis correlacional el

orden en que se coloquen las variables no es importante, debido a que no hay relación de causalidad.

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Ejemplo: • H1: “A mayor actividad física, mejor descanso durante el sueño” • H2: “A mayor seguridad afectiva, mejor descanso durante el sueño” • H3: “A mejor alimentación, mejor descanso durante el sueño” • Cuando se correlacionan dos variables, se les conoce como “correlación bivariada”; y cuando se correlacionan varias, se le llama “correlación múltiple”.

De diferencia entre grupos: • Se formulan en investigaciones en las que la finalidad es comparar grupos. EJEMPLO: Supongamos que un investigador supone que la motivación para el trabajo por el aumento de sueldo, es distinta en los gerentes que en los empleados. • Lo que desea saber, expresado como pregunta sería: ¿es diferente la motivación generada por un aumento de sueldo en los gerentes que en los empleados?

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• Y su hipótesis quedaría formulada así: “La motivación generada por un aumento de sueldo es distinta en los gerentes que en los empleados” = hipótesis simple de diferencia de grupos. Pero si quiero una hipótesis direccional de diferencia de grupos, tengo que darle una intención a la hipótesis:

• “La motivación generada por un aumento de sueldo es mayor en los gerentes que en los empleados”

Hipótesis que establecen relaciones de causalidad: • Este tipo de hipótesis no solo afirma la o las relaciones entre dos o mas variables sino que además proponen un sentido de entendimiento de las relaciones. • Establecen relaciones de causa- efecto. (Para establecer causalidad antes debe demostrarse correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto, y los cambios en las causas debe producir cambios en el efecto.)

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• Cuando hablamos en términos de hipótesis, a las causas las llamamos variables independientes y a los efectos variables dependientes. • Las hipótesis causales pueden ser bivariadas o multivariadas, dependiendo de la cantidad de variables involucradas. • En el caso de las multivariadas, se pueden plantear otro tipo de relación causal en donde ciertas variables interviene modificando la relación ; hipótesis con presencia de variable interviniente.

Ejemplo: • “Conductas muy restrictivas de los padres provocan baja autoestima en los hijos.”

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¿ Qué son las Hipótesis nulas? • Constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para negar lo que afirma la hipótesis de investigación. EJEMPLOS: • “No hay relación entre la autoestima y la inteligencia de un individuo.” • “La similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor seguridad en una relación amorosa.”

Las hipótesis estadísticas • Son exclusivas del enfoque cuantitativo (o si se tiene un componente considerable de éste) y representan la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas a símbolos estadísticos. • Expresan

la matemáticos.

relación

en

términos

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REPASEMOS CONCEPTOS:

•

VARIABLE

VARIABLE • El término variable se define como las características o atributos que admiten diferentes valores (D´Ary, Jacobs y Razavieh, 1982). • Es un aspecto o característica de un fenómeno que se desea estudiar y que puede tomar 2 o mas grados, estados o valores. (Gómez) EJEMPLO: la estatura, la edad, el cociente intelectual, la temperatura, el clima, etc. • Existen muchas formas de clasificación de las variables, no obstante, en esta materia se clasificarán de acuerdo con el sujeto de estudio y al uso de las mismas.

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• El término «variable», en su significado más general, se utiliza para designar cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra.

De acuerdo con Kerlinger (1983) las hipótesis deben cubrir dos requisitos: 

Expresar la relación entre una variable y otra.



Indicar la necesidad de verificar la relación entre las variables

Clasificación de variables Existen varias maneras de clasificar las variables; pero las más importantes de ellas hacen distinción entre: • variable independiente, • variable interviniente y • variable dependiente.

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INDEPENDIENTE • Una variable es independiente cuando se presume que los cambios de valores de esta variable determinan cambios en los valores de otra (u otras) variables que, por eso mismo, se denominan dependientes. MODIFICA INDEPENDIENTE

DEPENDIENTE

DEPENDIENTES Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes.

INTERVINIENTES Son aquellas características o propiedades que, de una manera u otra, afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes.

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Ejemplo: • Si al aumentar los años de educación de un grupo de personas, correlativamente aumentan sus ingresos y si pensamos que aquellos ocurren en el tiempo que éstos, decidimos que años de educación es la variable independiente o supuesta causa y los ingresos la variable dependiente o supuesto efecto.

• Debemos tener en cuenta que las variables no son inherentemente dependientes o independientes. • Así, una variable que en un estudio puede aparecer como dependiente, en otro puede aparecer como independiente.

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Ejemplo: VARIABLES • al estudiar el nivel de salud de las personas en una comunidad determinada, podemos suponer que está determinado por el nivel de ingreso que tienen esas personas; • otro estudio puede suponer que el nivel de ingreso está determinado por la salud, que afecta la capacidad de trabajo de las personas.

Ejemplo de variables HIPÓTESIS: “La edad es factor determinante en la escogencia de programas de televisión”. Variable independiente: edad. Variable dependiente: escogencia de programas de televisión.

Esta hipótesis supone que de acuerdo a la edad se escoge el programa de televisión y a partir de lo anterior se determina como criterio para relación de variables el número de veces que se da encendido al televisor para ver tal o cual programa.

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¿CUÁNTAS VARIABLES? • El número de variables depende de la realidad problemática que enuncie el investigador y mínimo deberá haber dos, para que exista relación, pero pueden ser más. Lo que importa es que el investigador debe trabajar y dar tratamiento a todas las variables que enuncie.

Ejemplo nos plantea una hipótesis a partir de la cual se trabaja dos variables independientes y una dependiente.

“La población electoral de Calamuchita, no participó en los comicios del 27 de octubre de 2010, por no conocer los programas de los candidatos al concejo municipal y el modo de operar el tarjetón”. •V.I.: (1) Desconocimiento de programas del candidato. •V.I.: (2) Desconocimiento operación del tarjetón. •V.D. Abstencionismo. (ES EL RESULTADO DE…)

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• una variable es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente. Es la relación causa-efecto que se da entre uno o más fenómenos estudiados. En toda variable el factor que asume esta condición debe ser determinado mediante observaciones y estar en condiciones de medirse para enunciar que de una entidad de observación a otra el factor varía, y por tanto cumple con su característica.

• La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis que la respalda. • Inicialmente se definen las variables contenidas en la hipótesis en forma teórica, luego en forma empírica, lo cual recibe el nombre de indicadores de variables.

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OTROS EJEMPLOS PROBLEMA INVESTIGACIÓN-HIPÓTESIS – VARIABLES

DE

Los niños de madres de embarazo precoz, presentan en su edad preescolar dificultades en la habilidad para aprender a leer. A partir del hecho anterior, podríamos formular la siguiente hipótesis: “El embarazo precoz incide en la habilidad para aprender a leer en el niño” V.I.: Embarazo precoz V.D.: Habilidad para aprender a leer

Zorrilla, S. (1985). Introducción a la Metodología de la Investigación, 2ª. ed., Ed. Océano, México. •

Unidades de Análisis. También conocidas como unidades de observación y representan el objeto de estudio, son ejemplos, las personas, las empresas, los movimientos sociales, los fenómenos naturales, etc. que se someten a investigación.

•

Las Variables. Que son los atributos, características o propiedades que presentan las unidades de análisis y que serán sometidas a medición.

•

Enlace Lógico. Son términos de relación o enlace entre las unidades de análisis y las variables, por ejemplo, las expresiones: si...entonces..., existe relación entre...y...etc.

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Ejemplo Práctico global: Estamos estudiando el efecto del estrés sobre la presión arterial. La hipótesis: la presión sistólica media en varones jóvenes estresados es mayor que 180 mm de Hg. Estudiamos una muestra de 36 sujetos y encontramos promedio=18.5 y desviación estándar 3.6

¿Qué tipo de datos tenemos? • Cualitativos o cuantitativos. • Independientes o no: los datos medidos en el mismo individuo, o provenientes de estudios apareados, no son independientes.

• Por ejemplo, los datos provenientes de un ensayo clínico cruzado, o de un estudio de caso y controles, donde los últimos han sido apareados por edad, sexo, área de residencia y clase social, no son independientes.

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¿Qué tipo de prueba estadística? • El tipo de prueba estadística a utilizar depende del tipo de datos. • Si son independientes, definir cuál es la variable dependiente o explicada (Y) y cuál la independiente o explicativa (X). • P.ej., en un ensayo clínico la variable explicativa es el tipo de tratamiento y la dependiente puede ser la presión arterial.

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