TIPOS DE INESTIGACION O ESTUDIO:

Exploratorios: familiariza con lo desconocido

Descriptivos: cómo es y cómo se manifiesta el fenómeno que se investiga

Correlacionales: relaciona o vincula conceptos entre si

Explicativos: encuentra razones o causas que provocan ciertos fenómenos

HIPOTESIS: es una guía para la investigación, es una explicación tentativa de un fenómeno investigado, se formula como proposición. Es lo que se trata de probar.

• Es el centro del método deductivo cuantitativo.
• Los estudios cualitativos no plantean hipótesis, las inician durante el desarrollo de la inv.
• Depende de el alcance de la investigación se plantea o no la hipótesis.
• Pueden hacerse cuantas se necesiten para dirigir la investigación.
• No necesariamente son verdaderas o no, pueden o no comprobarse e involucran 1 o 2 variables.
• La hipótesis es diferente a la afirmación de un hecho.
• Adquieren valor científico cuando se relacionan con otras variables. Dan lugar a construcciones hipotéticas.
• Las hipótesis surgen del planteamiento del problema y de la revisión de la literatura.

Características y/o requisitos de las hipótesis:

1. Debe referirse a una situación real

2. Las variables deben ser comprensibles, precisas y concretas.

3. La relación propuesta entre las variables debe ser clara y creíble.

4. Las variables deben ser observables y medibles.

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

Prueba de hipótesis: es cuando se somete a prueba la propuesta de investigación.

Enf. Cuantitativo: se somete a prueba en la realidad, aplicando un diseño de investigación, se analizan e interpretan. Permiten el avance del conocimiento y demuestran evidencia de acierto o error en la hipótesis de investigación.

Enf. Cualitativo:permiten incrementar el conocimiento de un evento, da mayor sentido al entendimiento del fenómeno analizado.

Utilidad de la hipótesis.

1. Guía la investigación en el enfoque cuantitativo
2. Cumple una función descriptiva y explicativa
3. Prueba teorías.
4. Sugiere teorías

Limitaciones con respecto a su utilidad:

1. No hay seguridad de que las relaciones entre variables halladas en un determinado estudio serán encontradas en otros estudios.

2. Una hipótesis basada simplemente en una sospecha no es propicia a ser relacionada con otro conocimiento o teoría.

VARIABLES: propiedad que puede fluctuar, esta variación debe poder medirse u observarse.

Porque deben definirse las variables al hacerla hipótesis:

1. Dar el mismo significado a las variables para todo aquel que lea la investigación.

2. Asegura que las variables puedan arrojar datos de la realidad

3. Permite la comparación entre investigaciones (en iguales términos)

4. Permite evaluar adecuadamente los resultados de la investigación para poder contextualizar las variables.

DEFINICION DE VARIABLES

A las variables se les debe definir de dos maneras:

Conceptual: trata a la variable bajo otros términos, como una definición de diccionario. Ej. Inteligencia: capacidad intelectual para …

Operacional: indica cómo se va a medir los datos de la variable.

Ej. La inteligencia se demuestra por medio de la contestación del test Therman, donde mide las habilidades matemáticas, sociales, emocionales.

Criterios para evaluar una definición operacional:

a) Adecuación al contexto

b) Capacidad para captar los componentes de la variable de interés

c) Confiabilidad

d) Validez

CLASIFICACION DE HIPOTESIS

I. HIPOTESIS DE INVESTIGACION (la más común en las investigaciones)

Son proposiciones tentativas sobre la o las posibles relaciones entre dos o más variables.

Pueden ser:

A) DESCRIPTIVAS DE UN VALOR QUE SE PRONOSTICA

Se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar.

Ej. La inflación del próximo año no será superior a 0.2 %

B) CORRELACIONALES

Especifican las relaciones entre dos o más variables (corresponden a estudios correlacionales). Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo. Pueden ser bivariadas o multivariadas. Ej. A mayor atracción física, mayor proximidad física.

Establecen:

a) la relación entre 2 o más variables

b) el cómo están relacionadas.

C) DIFERENCIA DE GRUPOS

Se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Puede abarcar varios grupos.

a) diferencias entre grupos a comparar

b) especifican a favor de que grupo es la diferencia (Hipótesis direccional)

Ej. Las escenas de la novela X presentaran un mayor contenido sexual que las de la telenovela Y, y estas a su vez, un mayor contenido sexual que las de la novela Z.

D) CAUSALES

Afirma la relación entre dos o más variables, cómo se manifiestan y propone un sentido de entendimiento de las relaciones.

La causa ( X ) debe ocurrir antes que el efecto ( Y )

V. I. V.D.

CORRELACION Y CAUSALIDAD NO SON LO MISMO

Para acusar de causalidad, primero se debe comprobar la correlación.

Tipos de hipótesis causales:

1) Bivariada: Plantea la relación entre una VI y una VD. X – Y Causa - efecto

2) Multivariada: plantea una relación entre: diversas VI y una VD, una VI y varias VD o diversas Vi y varias VD.

II. HIPOTESIS NULAS (Ho)

Son proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables. Es la contrapartida de la Hi, se simboliza asi: Ho.

III. HIPOTESIS ALTERNATIVAS (Ha)

Son posibilidades diferentes o ¨alternas¨ ante la Hiy la Ho. Se simboliza así: Ha. Solo pueden formularse cuando realmente hay otras posibilidades aparte de las otras hipótesis..

IV. HIPOTESIS ESTADISTICAS Exclusivas del enfoque cuantitativo

Representan la transformación de las Hi, Ho y Ha, en símbolos estadísticos. Corresponden a las hipótesis de: investigación y nulas.

1. H.E. de Estimación: es el equivalente a las hip. descriptiva con un dato que se pronostica (de la Hip. De inv). Se fundamente en la información previa.

Ej. La inflación del próximo año no será superior a 0.2 % Hi: X 0.2

2. H.E. de Correlación: es el equivalente a las hip. correlacional (de la Hip. de inv) traduce en términos estadísticos una correlación entre dos o más variables.

r= correlación x y= variables = 0 (no hay correlación) = 0 (si hay correlación)

Ejemplo: Hi: rxy= 0 (las dos variables no están correlacionadas, su relación es cero)

Ho: rxy= 0 (la correlación entre las variables no es igual a cero. Hay correlación)

3. H.E de diferencias de medias u otros valores: se compara una estadística entre dos o más grupos.

Ejemplo: X1 = X2 (no hay diferencia entre los promedios de los dos grupos)

X1 = X2(si hay diferencia entre los promedios de los grupos)