“Metodología de la Investigación Científica”

INTEGRANTES

Jendry Vanessa Montenegro ZeledónAura Melisa Molina Benavidez.

Rosa Jariczell Rizo Castillo.José Leonardo Rodríguez.

PRESENTADO A

MSc. Alba Díaz Corrales.

GRUPO3T1 Agroindustrial

FECHA

Noviembre 8, 2011

TEMA 2: FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS.

¿Qué son las hipótesis?

Es un intento de explicación o una respuesta "provisional" a un fenómeno. Su función consiste en delimitar el problema que se va a investigar según algunos elementos tales como el tiempo, el lugar, las características de los sujetos, etc. Llegar a comprobar o rechazar la hipótesis que se ha elaborado previamente, confrontando su enunciado teórico con los hechos empíricos, es el objetivo primordial de todo estudio que pretenda explicar algún campo de la realidad. Para plantear una hipótesis adecuada, debemos tener en cuenta los siguientes puntos:

1. Los términos que se empleen deben ser claros y concretos para poder definirlos de manera operacional, a fin de que cualquier investigador que quiera replicar la investigación, pueda hacerlo. Una hipótesis sin referencia empírica constituye un juicio de valor. Si una hipótesis no puede ser sometida a verificación empírica, desde el punto de vista científico no tiene validez.

2. Las hipótesis deben ser objetivas y no llevar algún juicio de valor; es decir, no debe definirse el fenómeno con adjetivos tales como "mejor" o "peor", sino solamente tal y como pensamos que sucede en la realidad.

3. Las hipótesis deben ser específicas, no sólo en cuanto al problema, sino a los indicadores que se van a emplear para medir las variables que estamos estudiando.

4. Las hipótesis deben estar relacionadas con los recursos y las técnicas disponibles. Esto quiere decir que cuando el investigador formule su hipótesis debe saber si los recursos que posee son adecuados para la comprobación de la misma.

5. La hipótesis debe estar directamente relacionada con el marco teórico de la investigación y derivarse de él.

Las hipótesis deben ser producto de la observación objetiva y su comprobación, estar al alcance del investigador.

Requisitos de las hipótesis:

Las hipótesis deben: Establecer las variables a estudiar, es decir, especificar las variables a estudiar, fijarles límite. Establecer relaciones entre variables, es decir, la hipótesis debe ser especificada de tal manera que sirva de base a inferencias que nos ayuden a

decidir si explica o no los fenómenos observados. Las hipótesis deben establecer relaciones cuantitativas entre variables. Mantener la consistencia entre hechos e hipótesis, ya que éstas se cimentan, al menos en parte, sobre hechos ya conocidos. Por tanto, las hipótesis no deben establecer implicaciones contradictorias o inconsistentes con lo ya verificado en forma objetiva.

Dificultades para la formulación de hipótesis:

Falta de conocimientos o ausencia de claridad en el marco teórico. Falta de aptitud para la utilización lógica del marco teórico. Desconocimiento de las técnicas adecuadas de investigación para redactar hipótesis en debida forma.

Utilidad de las hipótesis:

El uso y formulación correcta de las hipótesis le permiten al investigador poner a prueba aspectos de la realidad, disminuyendo la distorsión que pudieran producir sus propios deseos o gustos. Pueden ser sometidas a prueba y demostrarse como probablemente correctas o incorrectas sin que interfieran los valores o creencias del individuo.

¿Qué son las variables?

Una variable es una característica de algo susceptible de tomar más de un valor o de ser expresada en varias categorías. Las variables más comunes tomadas en la investigación social son la edad, sexo, la filiación étnica, la educación, los ingresos, el estatus matrimonial y la ocupación.

Todas las investigaciones socioculturales están basadas sobre variables definidas, atendiendo a las asociaciones entre ellas y tratando de comprender el proceso causal una sobre otras.

Las variables son los elementos más constantes en toda investigación científica, es decir, están siempre presentes en todas las fases del proceso de investigación.

En la observación se las descubre y mide.

En la clasificación se las agrupa.

En la tabulación se las relaciona.

En el análisis se las estudia e interpreta.

En la predicción se tomaran ellas, sus relaciones o sus presencias o ausencias como condicionantes.

Las variables pueden ser simples o complejas, dependiendo de la facilidad que existe para medirlas. La altura es una variable unidimensional y es muy fácil de medir. El estrés puede ser una variable multidimensional y su medida puede alcanzar un alto grado de dificultad.

En general las variables son medidas por sus indicadores, y tales indicadores son definidos, a su vez, por sus valores.

Tipos de Variables.

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

Las hipótesis proponen tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, la relación entre ambas es directa e íntima. Las hipótesis relevan a los objetivos y preguntas de investigación para guiar el estudio. Por ello, como se puntualizará más adelante, las hipótesis comúnmente surgen de los objetivos y preguntas de investigación, una vez que éstas han sido reevaluadas a raíz de la revisión de la literatura.

¿Qué tipos de hipótesis hay?

Hipótesis nula:

Para todo tipo de investigación en la que tenemos dos o más grupos, se establecerá una hipótesis nula. La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos, es aquella por la cual indicamos que la información a obtener es contraria a la hipótesis de trabajo.Al formular esta hipótesis, se pretende negar la variable independiente. Es decir, se enuncia que la causa determinada como origen del problema fluctúa, por tanto, debe rechazarse como tal.

Una hipótesis nula es importante por varias razones:

1. Es una hipótesis que se acepta o se rechaza según el resultado de la investigación. 2. El hecho de contar con una hipótesis nula ayuda a determinar si existe una diferencia entre los grupos, si esta diferencia es significativa, y si no se debió al azar.

Hipótesis conceptual:

Es la hipótesis que se formula como resultado de las explicaciones teóricas aplicables a nuestro problema. Nos ayuda a explicar desde el punto de vista teórico el fenómeno que estamos investigando.

Es la hipótesis orientadora de la investigación, intenta enfocar el problema como base para la búsqueda de datos. No puede abarcar más de lo propuesto en los objetivos de la investigación o estar en desacuerdo con ellos.Podemos enunciarla como una relación causal o determinante proveniente del planteamiento del problema, de donde se desprenden las variables.

Hipótesis de trabajo:

Es aquella que le sirve al investigador como base de su investigación, o sea, trata de dar una explicación tentativa al fenómeno que se está investigando. Ésta es la hipótesis que el investigador tratará de aceptar como resultado de su investigación, rechazando la hipótesis nula.

Hipótesis alternativa:

Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las primeras que formulamos. Por tanto, para no perder tiempo en búsquedas inútiles, es necesario hallar diferentes hipótesis alternativas como respuesta a un mismo problema y elegir entre ellas cuáles y en qué orden vamos a tratar su comprobación.

Tipos de Hipótesis.

(Bautista, 2009)

¿Como parte de la formulación de una hipótesis , deben definirse conceptual y operacionalmente las variables de ésta?

Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables que están siendo incluidos en ella. Esto es necesario por varios motivos: 

Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio y, en general, cualquier persona que lea la investigación compartan el mismo significado respecto a los términos o variables incluidas en las hipótesis. Es común que un mismo concepto se emplee de maneras distintas.

Aseguramos de que las variables pueden ser evaluadas en la realidad, a través de los sentidos (posibilidad de prueba empírica, condición de las hipótesis).

Poder confrontar nuestra investigación con otras similares (si tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber “‘si hablamos de lo mismo”, y si esta comparación es positiva, podremos confrontar los resultados de nuestra investigación con los resultados de otras).

Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables (y no sólo las hipótesis), han sido contextualizadas.

 Selección de la muestra, determinación del universo.

Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del total, que nos representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que llamamos universo y que sirve para representarlo. Sin embargo, no todas las muestras resultan útiles para llevar a cabo un trabajo de investigación. Lo que se busca al emplear una muestra es que, observando una porción relativamente reducida de unidades, se obtengan conclusiones semejantes a las que lograríamos si estudiáramos el universo total. Cuando una muestra cumple con esta condición, es decir, cuando nos refleja en sus unidades lo que ocurre en el universo, la llamamos muestra representativa. Por lo tanto, una muestra representativa contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población. Sus conclusiones son susceptibles de ser generalizadas al conjunto del universo, aunque para ello debamos añadir un cierto margen de error en nuestras proyecciones.

Las fuentes de datos pueden ser personas, situaciones o hechos que se observan directamente, o materiales bibliográficos de diversa naturaleza. Las llamamos unidades de datos y, a su conjunto, a la suma de todas las unidades, se le da el nombre de universo o población. Podríamos decir que una población o universo es, entonces, el conjunto de todas las cosas que concuerdan con una determinada serie de especificaciones. En general, toda investigación puede considerarse como una búsqueda de los datos apropiados que permitan resolver ciertos

problemas de conocimiento. Estos datos son obtenidos a través de un conjunto de unidades que constituyen el universo relevante para la investigación.

Existen universos que resultan demasiado amplios para el investigador, pues éste no tienen ni el tiempo ni los recursos para abordar el estudio de cada una de las unidades que lo componen (el conjunto de ciudadanos de un país, la flora de una región o las innumerables galaxias). Para resolver este inconveniente, se acude a la operacionalización del universo mediante la extracción de muestras. Las muestras pueden ser clasificadas, en una primera división en probabilísticas y no probabilísticas. En las muestras probabilísticas, la característica fundamental es que todo elemento del universo tiene una determinada probabilidad de integrar la muestra, y esa probabilidad puede ser calculada matemáticamente con precisión. En las muestras no probabilísticas ocurre lo contrario y el investigador no tiene idea del error que puede estar introduciendo en sus apreciaciones. Las muestras no probabilísticas más usadas son:

Muestra accidental:

Es aquella que se obtiene sin ningún plan preconcebido; las unidades elegidas resultan producto de circunstancias fortuitas.

Muestra por cuotas:

Consiste en predeterminar la cantidad de elementos de cada categoría que habrán de integrar la muestra.

Muestra intencional:

Las unidades se eligen en forma arbitraria, designando a cada unidad según características que para el investigador resulten de relevancia. Se emplea, por lo tanto, el conocimiento y la opinión personal para identificar aquellos elementos que deben ser incluidos en la muestra. Se basa, primordialmente, en la experiencia de alguien con la población.

Muestras aleatorias:

Cada uno de los elementos del universo tiene una probabilidad determinada y conocida de ser seleccionado. (google)

Operacionalización de variables.

Es el procedimiento por el cual se pasa de variables generales a indicadores, es el proceso de medición en las ciencias sociales y está compuesto por una serie de fases:

Búsqueda de las dimensiones de la variable general.

Construir o elaborar los indicadores. Los indicadores tienen que estar relacionados con la dimensión de la que pretenden ser indicador, y tiene que ser expresión numérica cuantitativa (que podamos obtener datos).

Operacionalización de las variables

Es la definición conceptual y operacional de las variables de la hipótesis pasando de un nivel abstracto a un nivel concreto y específicos a efectos de poder observarla, medirla o manipularla con el propósito de contrastar la hipótesis.

La definición conceptual: Cada conceptualización es el resultado de la perspectiva que le da el investigador, lo que a su vez alcanza a través del enfoque teórico y las hipótesis que se planteen. El sustento teórico para las definiciones conceptuales lo da como marco teórico, en particular lo referente a la definición de términos, donde se ha podido dar diferentes tipos de definiciones como la etimológica, la nominal y la conceptual. En el momento de la operacionalización de las variables, se parte de la definición conceptual, pudiendo llegar a definiciones descriptivas que permitan pasar al siguiente paso: la definición.

Definición operacional: Es el conjunto de procedimientos y operaciones necesarias para identificar y agrupar un concepto en términos medibles, observables o manipulables, señalando sus aspectos o dimensiones, sus indicadores e índices.

Procedimiento para operacionalizar variables:

a) Identificación de las variables: Se reconocen el tipo de variables y se ubican coherentemente en el cuadro de operacionalización de variables.

b) Definición conceptual: De preferencia las definiciones nominales y descriptivas. Se usan diccionarios enciclopédicos, especializados y definiciones de textos seleccionados.

Cuando es necesario las definiciones conceptuales se traducen definiciones reales que describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno adecuadas a los requerimientos prácticos de la investigación.

c) Definición operacional: Especifica los procedimientos necesarios para la identificación de un concepto en términos observables, medibles o manipulables, señalando sus dimensiones o aspectos, sus indicadores e índices.

Las variables, para su uso en las investigaciones deberán, en la medida de lo posible ser definidas operacionalmente. La operacionalización de variables no es otra cosa que el procedimiento que tiende a pasar de las variables generales a las intermedias, y de estas a los indicadores, con el objeto de transformar las variables abstractas (los constructos) en variables directamente observables e inmediatamente operativas. Es decir las definiciones operacionales consisten en un conjunto de instrucciones sobre cómo medir una variable que ha sido conceptualmente definida.

En el procedimiento para operacionalizar las variables se distinguen las siguientes fases:

1. Representación del concepto de la variable, de modo que resulten expresados en una noción teórica los rasgos principales que presenta en la realidad.

2. Especificación del concepto hallado, o sea, el análisis de los aspectos y dimensiones de interés práctico, implicados en la representación del concepto de la variable, o derivados empíricamente de la estructura de sus intercorrelaciones. (Variables “Rendimiento”, estructurable en variables: ritmo de trabajo, calidad del producto y rentabilidad del equipo).

3. Elección de indicadores o de circunstancias empíricas concretas que en la realidad se pueden considerar como muestra de la dimensión de que se trata (Variable “Nivel Económico”, se puede concretar en: sueldos, rentas, intereses, capitales, ausencia de deudas, capacidad de obtener créditos, etc.).

4. Construcción de índices o escalas, es decir, jerarquizar por importancia los indicadores mediante la asignación de un peso o valor a cada uno de ellos.

(LÓPEZ)

Bibliografía

Bautista, R. C. (abril de 2009). google. Recuperado el Noviembre de 2011, de www.eumed.net/rev/cccss/04/rcb2.pdf

Google. (s.f.). Recuperado el 4 de Noviembre de 2011, de www.bib.utfsm.cl/2007/contenido/material%20tesis/HIPOTESIS.pdf

LÓPEZ, S. I. (s.f.). google. Recuperado el 4 de Noviembre de 2011, de promocionsalud.ucaldas.edu.co/downloads/Revista%205_4.pdf