MAESTRIA EN GERENCIA TECNOLOGICA
GERENCIA TECNOLOGICA EN ORGANISMOS DEL ESTADO
PROFESOR:  FRANCISCO RONDON

El presente documento está basado en un papel de trabajo originalmente preparado en Colombia por Hernández Sampieri, Roberto, Carlos Fernández Collado y Pilar Baptista Lucio, y parece ser el capítulo 5 de un trabajo más extenso, no disponible en Internet al momento de realizar la búsqueda de información. Ver más

Regresar

Formulación de hipótesis

EN EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

 

5.1. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS?

5.2. ¿QUÉ SON LAS VARIABLES?

5.3. ¿CÓMO SE RELACIONAN LAS HIPÓTESIS, LAS PREGUNTAS Y LOS OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN?

5.4. ¿DE DÓNDE SURGEN LAS HIPÓTESIS?

5.5. ¿QUÉ CARACTERÍSTICAS DEBE TENER UNA HIPÓTESIS?

5.6. ¿QUÉ TIPOS DE HIPÓTESIS HAY?

5.7. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN?

5.8. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS?

5.9. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS?

5.10. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS?

5.12. EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR?

5.13. EN UNA INVESTIGACIÓN ¿SE PUEDEN FORMULAR HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS DE UNA VARIABLE, HIPÓTESIS CORRELACIONALES, HIPÓTESIS DE LA DIFERENCIA DE GRUPOS E HIPÓTESIS CAUSALES?

5.14. ¿QUÉ ES LA PRUEBA DE HIPÓTESIS?

5.15. ¿CUÁL ES LA UTILIDAD DE LAS HIPÓTESIS?

5.16. ¿QUÉ PASA CUANDO NO SE APORTA EVIDENCIA EN FAVOR DE LA(S) HIPÓTESIS DE NUESTRA INVESTIGACIÓN?

5.17. COMO PARTE DE LA FORMULACIÓN DE UNA HIPÓTESIS ¿DEBEN DEFINIRSE CONCEPTUAL Y OPERACIONALMENTE LAS VARIABLES DE ÉSTA?

 

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Que el alumno:

1) Comprenda los conceptos de hipótesis, variable, definición conceptual y definición operacional de una variable.

2) Conozca y comprenda los diferentes tipos de hipótesis.

3) Aprenda a deducir y formular hipótesis, así como definir conceptual y operacionalmente las variables contenidas en una hipótesis.

SÍNTESIS

El capítulo define lo que es una hipótesis, presenta una clasificación de los tipos de hipótesis en la investigación científica, define el concepto de variable y explica maneras de deducir y formular hipótesis. Asimismo se establece la relación entre el planteamiento del problema, el marco teórico, el tipo de investigación y las hipótesis.

5.1. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS?    (Volver al comienzo)

Ya hemos planteado el problema de investigación, revisado la literatura y contextualizado dicho problema mediante la construcción del marco teórico (el cual puede tener mayor o menor información, según cuanto se haya estudiado el problema o tema específico de investigación). Así mismo, hemos visto que nuestro estudio puede iniciarse como exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo, y que como investigadores decidimos hasta dónde queremos y podemos llegar (es decir, si finalmente el estudio terminará como descriptivo, correlacional o explicativo). Ahora, el siguiente paso consiste en establecer guías precisas hacia el problema de investigación o fenómeno que estarnos estudiando. Estas guías son las hipótesis. En una investigación podemos tener una, dos o varias hipótesis; y como se explicara más adelante, a veces no se tienen hipótesis.

Las hipótesis nos indican lo que estamos buscando o tratando de probar y pueden definirse como explicaciones tentativas del fenómeno investigado formuladas a manera de proposición. De hecho, en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis acerca de dichas "cosas" y luego indagamos (investigamos) si son o no ciertas. Por ejemplo, establecimos una pregunta de investigación: ¿Le gustaré a Ana? y una hipótesis: "Yo le resulto atractivo a Ana". Esta hipótesis es una explicación tentativa (porque no estamos seguros que sea cierta) y está formulada como proposición (propone o afirma algo). Después investigamos si la hipótesis es aceptada o rechazada cortejando a Ana.

Las hipótesis no necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con hechos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. El investigador al formularlas no puede asegurar que vayan a comprobarse. Como mencionan y ejemplifican Black y Champion (1976), una hipótesis es diferente a una afirmación de hecho. Alguien puede hipotetizar que, en un país determinado, las familias que viven en zonas urbanas tienen menor número de hijos que las familias que viven en zonas rurales; y esta hipótesis puede ser o no comprobada. En cambio, si alguien afirma lo anterior basándose en información de un censo poblacional recientemente efectuado en ese país, no establece una hipótesis sino que afirma un hecho. Es decir, el investigador al establecer sus hipótesis desconoce si serán o no verdaderas.

Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.

 

EJEMPLOS DE HIPÓTESIS

1 . La proximidad física entre los hogares de las parejas de novios está relacionada positivamente con la satisfacción sobre la relación entre éstos.

2. El índice de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que en los no fumadores,

3. Conforme se desarrollan las psicoterapias orientadas en el paciente, aumentan las expresiones verbales de discusión y exploración de planes futuros personales, mientras que disminuyen las expresiones verbales de discusión y exploración de hechos pasados.

4. A mayor variedad en el trabajo, mayor motivación intrínseca respecto a éste.

Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables -como podemos observar en los ejemplos-, pero en cualquier caso son sólo proposiciones sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad. El primer ejemplo, vincula dos variables: "proximidad física entre los hogares de los novios- y "satisfacción sobre el noviazgo"

5.2. ¿QUÉ SON LAS VARIABLES?   (Volver al comienzo)

Pero vayamos por partes. En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de medirse. Ejemplos de variables son el sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, el conocimiento de historia de la Revolución Mexicana, la religión, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria y la exposición a una campaña de propaganda política. Es decir, la variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales pueden adquirir diversos valores respecto a la variable; por ejemplo la inteligencia: las personas pueden clasificarse de acuerdo con su inteligencia, no todas las personas poseen el mismo nivel de inteligencia, varían en ello. La ideología de la prensa: no todos los periódicos manifiestan a través de su contenido la misma ideología. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría). En este caso se les suele denominar "constructos o construcciones hipotéticas".

5.3. ¿CÓMO SE RELACIONAN LAS HIPÓTESIS, LAS PREGUNTAS Y LOS OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN?  (Volver al comienzo)

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 re evaluadas a raíz de la revisión de la literatura.

5.4. ¿DE DÓNDE SURGEN LAS HIPÓTESIS?   (Volver al comienzo)

Si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan del planteamiento del problema que, como recordamos, se vuelve a evaluar y si es necesario se replantea a raíz de la revisión de la literatura. Es decir, provienen de la revisión misma de la literatura (de la teoría adoptada o la perspectiva teórica desarrollada). Nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados.

Existe pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura ' y las hipótesis. La revisión inicial de la literatura hecha para familiarizamos con el problema de estudio nos lleva a plantear dicho problema, después revisamos la literatura y afinamos o precisamos el planteamiento del problema, del cual derivamos las hipótesis. Desde luego, al formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema. Debemos recordar que se comentó que los objetivos y preguntas de investigación pueden reafirmarse o mejorarse durante el desarrollo del estudio. Así mismo, durante el proceso se nos pueden ocurrir otras hipótesis que no estaban contempladas en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones, ideas o experiencias; discusiones con profesores, colegas o expertos en el área; e -incluso- "de analogías, mediante el descubrimiento de semejanzas entre la información referida a otros contextos y la que se posee para la realidad del objeto de estudio" (Rojas, 198 1, p. 95). Este último caso ha ocurrido varias veces en las ciencias sociales. Por ejemplo, algunas hipótesis en el área de la comunicación no verbal sobre el manejo de la territorialidad humana surgieron de estudios sobre este tema pero en animales; algunas concepciones de la teoría del campo o psicología topológica (cuyo principal exponente fue Kurt Lewin) tienen antecedentes en la teoría del comportamiento de los campos electromagnéticos. La teoría de Galileo, propuesta por Joseph Woelfel y Edward L. Fink (1980) para medir el proceso de la comunicación, tiene orígenes importantes en la física y otras ciencias exactas (las dinámicas del "yo" se apoyan en nociones de la álgebra de vectores). Selitiz et al. (1965, pp. 54-55), al hablar de las fuentes de donde surgen las hipótesis escriben:

"Las fuentes de hipótesis de un estudio tienen mucho que ver a la hora de determinar la naturaleza de la contribución de la investigación en el cuerpo general de conocimientos. Una hipótesis que simplemente emana de la intuición o de una sospecha puede hacer finalmente una importante contribución a, la ciencia. Sin embargo, si solamente ha sido comprobada en un estudio, existen dos limitaciones con respecto a su utilidad. Primera no hay seguridad de que las relaciones entre dos variables halladas en un determinado estudio serán encontradas en otros estudios"... "En segundo lugar, una hipótesis basada simplemente en una sospecha es propicia a no ser relacionada con otro conocimiento o teoría. Así pues, los hallazgos de un estudio basados en tales hipótesis no tienen una clara conexión con el amplio cuerpo de conocimientos de la ciencia social. Pueden suscitar cuestiones interesantes, pueden estimular posteriores investigaciones, e incluso pueden ser integradas más tarde en una teoría explicatoria. Pero, a menos que tales avances tengan lugar, tienen muchas probabilidades de quedar como trozos aislados de información."

Y agregan:

"Una hipótesis que nace de los hallazgos de otros estudios está libre en alguna forma de la primera de estas limitaciones. Si la hipótesis está basada en resultados de otros estudios, y si el presente estudio apoya la hipótesis de aquéllos, el resultado habrá servido para confirmar esta relación de una forma normal"... Una hipótesis que se apoya no simplemente en los hallazgos de un estudio previo, sino en una teoría en términos más generales, está libre de la segunda limitación: la de aislamiento de un cuerpo de doctrina más general.-

EJEMPLOS DE HIPÓTESIS

1 . La proximidad física entre los hogares de las parejas de novios está relacionada positivamente con la satisfacción sobre la relación entre éstos.

2. El índice de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que en los no fumadores,

3. Conforme se desarrollan las psicoterapias orientadas en el paciente, aumentan las expresiones verbales de discusión y exploración de planes futuros personales, mientras que disminuyen las expresiones verbales de discusión y exploración de hechos pasados.

4. A mayor variedad en el trabajo, mayor motivación intrínseca respecto a éste.

Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables -como podemos observar en los ejemplos-, pero en cualquier caso son sólo proposiciones sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad. El primer ejemplo, vincula dos variables: "proximidad física entre los hogares de los novios- y "satisfacción sobre el noviazgo"

Estamos de acuerdo en que las hipótesis que surgen de teorías con evidencia empírica superan las dos limitaciones que señalan Selitiz y sus colegas (1965), así como en la afirmación de que una hipótesis que nace de los hallazgos de, investigaciones anteriores vence la primera de dichas limitaciones. Pero es necesario recalcar que también pueden emanar hipótesis útiles y fructíferas de planteamientos del problema cuidadosamente revisados, aunque el cuerpo teórico que los sustente no sea abundante. A veces, la experiencia y la observación constante pueden ofrecer potencial para el establecimiento de hipótesis importantes, lo mismo puede decirse de la intuición. Desde luego, cuanto menor apoyo empírico previo tenga una hipótesis, mayor cuidado se deberá tener en su elaboración y evaluación, porque tampoco podemos formular hipótesis de manera superficial. Lo que sí constituye una grave falla en la investigación es formular hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales como –hipotetizar- algo sumamente comprobado (nuestro estudio no es novedoso, pretende volver a -inventar la rueda-) o "hipotetizar algo" que ha sido contundentemente rechazado (un ejemplo burdo pero ilustrativo sería pretender establecer la hipótesis de que "los seres humanos pueden volar por sí mismos, únicamente con su cuerpo"). Definitivamente, la calidad de las hipótesis está relacionada positivamente con el grado de exhaustividad con que se haya revisado la literatura.

5.5. ¿QUÉ CARACTERÍSTICAS DEBE TENER UNA HIPÓTESIS?
(Volver al comienzo)

Para que una hipótesis sea digna de tomarse en cuenta para la investigación científica, debe reunir ciertos requisitos:

1 . Las hipótesis deben referirse a una situación social real. Como argumenta Rojas (1991), las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y contexto bien definidos. Por ejemplo, una hipótesis que tenga que ver con alguna variable del comportamiento gerencial -digamos, la motivación- deberá ser sometida a prueba en una situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existentes, reales). En ocasiones en la misma hipótesis se explicita esa realidad de los niños guatemaltecos que viven en zonas urbanas, imitarán mayor conducta violenta de la televisión; que los niños guatemaltecos que viven en zonas rurales" y otras veces la realidad se define a través de explicaciones que acompañan a la hipótesis (la hipótesis: "cuanto mayor sea la retroalimentación sobre el desempeño en el trabajo que proporcione un gerente a sus supervisores, más grande será la motivación intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales"; no explícita qué gerentes, de qué empresas. Y será necesario contextualizar la realidad de dicha hipótesis, afirmar por ejemplo que se trata de gerentes de todas las áreas -producción, recursos humanos, finanzas- de empresas puramente industriales con más de 1000 trabajadores y ubicadas en Bogotá).

Es muy frecuente que, cuando nuestras hipótesis provienen de una teoría o una generalización empírica (afirmación comprobada varias veces en la realidad), sean manifestaciones contextualizadas o casos concretos de hipótesis generales abstractas. La hipótesis "a mayor satisfacción laboral mayor productividad" es general y puede someterse a prueba en diversas realidades (países, ciudades, parques industriales o aun en una sola empresa; con directivos, secretarias u obreros, etc.; en empresas comerciales, industriales, de servicios o combinaciones de estos tipos; giros; etc.). En estos casos, al probar nuestra hipótesis contextualizada aportamos evidencia en favor de la hipótesis más general. Es obvio que los contextos o realidades pueden ser más o menos generales y -normalmente- han sido explicitados en el planteamiento del problema. Lo que hacemos al establecer la hipótesis o las hipótesis es volver a analizar si son los adecuados para nuestro estudio y si es posible tener acceso a ellos (reconfirmamos el contexto, buscamos otro o ajustamos las hipótesis).

2. Los términos (variables) de la hipótesis tienen que ser comprensibles, precisos y lo más concretos posible. Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis. Por ejemplo: -globalización de la economía", "sinergia organizacional", son conceptos imprecisos y generales que deben sustituirse por otros más específicos y concretos.

3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Es decir, es necesario que quede claro cómo se están relacionando las variables y que esta relación no sea ilógica. Por ejemplo, una hipótesis como: "La disminución del consumo del petróleo en los Estados Unidos está relacionada con el grado de aprendizaje del álgebra por par de niños que asisten a escuelas públicas en Buenos Aires" sería inverosímil, no podemos considerarla.

4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos, o sea tener referentes en la realidad. Las hipótesis científicas -al igual que los objetivos y preguntas de investigación- no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podemos medir en la realidad. Hipótesis tales como: "Los hombres más felices van al cielo" o "La libertad de espíritu está relacionada con la voluntad creadora- contienen conceptos o relaciones que no poseen referentes empíricos, por lo tanto, no son útiles como hipótesis para investigar científicamente ni se pueden someter a prueba en la realidad.

5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito está estrechamente relacionado con el anterior y se refiere a que al formular una hipótesis, tenemos que analizar si existen técnicas o herramientas de la investigación (instrumentos para recolectar datos, diseños, análisis estadísticos o cualitativos, etc.), para poder verificarla, si es posible desarrollarlas y si se encuentran a nuestro alcance. Se puede dar el caso de que existan dichas técnicas pero que por ciertas razones no tengamos acceso a ellas. Alguien podría pretender probar hipótesis referentes a la desviación presupuesta en el gasto público de un país latinoamericano o la red de narcotraficantes en la ciudad de Miami, pero no disponer de formas realistas de obtener sus datos. Entonces su hipótesis aunque teóricamente puede ser muy valiosa, no se puede probar en la realidad.

5.6. ¿QUÉ TIPOS DE HIPÓTESIS HAY?   (Volver al comienzo)

Existen diversas formas de clasificar las hipótesis, pero en este apartado nos vamos a concentrar en una que las clasifica en: 1) hipótesis de investigación, 2) hipótesis nulas, 3) hipótesis alternativas y 4) hipótesis estadísticas.

5.7. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN?   (Volver al comienzo)

Lo que hemos venido definiendo como hipótesis a lo largo de este capítulo son en realidad las hipótesis de investigación. Es decir, éstas podrían definirse como proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y cine cumplen con los cinco requisitos mencionados". Se les suele simbolizar como Hi o H1, H2, H3, etc.(si son varias) y también se les denomina hipótesis de trabajo.

A su vez, las hipótesis de investigación pueden ser:

5.7. 1. Hipótesis descriptivas del valor de variables que se va a observar en un contexto o en la manifestación de otra variable

EJEMPLO

Hi: 'La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la Corporación TEAQ oscila entre $50 000 y $60 000 pesos colombianos."

Las hipótesis de este tipo se utilizan a veces en estudios descriptivos. Pero cabe comentar que no en todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis o que éstas son afirmaciones más generales ("La ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada", "Durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementarán entre un 50 y un 60%", "La motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas industriales de Guadalajara disminuirá", "El número de psicoterapias va a aumentar en las urbes sudamericanas con más de 3 millones de habitantes", etc.). No es sencillo hacer estimaciones con cierta precisión respecto a fenómenos del comportamiento humano.

5.7.2. Hipótesis correlacionales

Éstas especifican las relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios correlacionales y pueden establecer la asociación entre dos variables ("La inteligencia está relacionada con la memoria", "La exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, está asociada con la manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual", etc.); o establecer la asociación entre más de dos variables ("La atracción física, las demostraciones de afecto, la similitud en valores y la satisfacción en el noviazgo, se encuentran vinculadas entre sí", "La, inteligencia, la memoria y las calificaciones obtenidas están relacionadas, en estudiantes de postgrado uruguayos de ciencias sociales", etc..).

Sin embargo, las hipótesis correlacionales pueden no sólo establecer que dos o más variables se encuentran asociadas, sino cómo están asociadas. Éstas son las que alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo

EJEMPLOS

"A mayor exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual". (Aquí la hipótesis nos indica que, cuando una variable aumenta la otra también y viceversa que cuando una variable disminuye, la otra disminuye.)

"A mayor autoestima, menor temor de logro". (Aquí la hipótesis nos indica que, cuando una variable aumenta, la otra disminuye, y si ésta disminuye aquélla aumenta.)

"Las telenovelas venezolanas muestran cada vez un mayor contenido de sexo en sus escenas" (en esta hipótesis se correlacionan las variables "época o tiempo en que se producen las telenovelas" y "contenido de sexo").

En estos ejemplos, no solo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). como se comprenderá, es diferente hipotetizar que dos o más variables están relacionadas a hipotetizar como son estas relaciones. En el capítulo "Análisis e interpretación de los datos- se explica más a fondo el tema de la correlación y los tipos de correlación entre variables. Por el momento diremos que, cuando se correlacionan dos variables, se le conoce como "correlación bivariada" y, cuando se correlacionan varias variables, se le llama "correlación múltiple".

Es necesario agregar que, en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es (ninguna variable antecede a la otra; no hay, relación de causalidad). Es lo mismo indicar "a mayor X, mayor Y" que "a mayor Y, mayor X", o "a mayor X, menor Y" que "a menor Y, mayor X".

EJEMPLO

"Quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística, tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría" es igual que "Los que tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de psicometría son quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística".

Es decir, como nos enseñaron desde pequeños: "el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis)". Desde luego, esto ocurre en la correlación mas no en las relaciones de causalidad, en donde vamos a ver que si importa el orden de las variables. Pero en la correlación no hablamos de variables independiente y dependiente (cuando sólo hay correlación estos términos carecen de sentido). Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar en toda hipótesis cuál es la variable independiente y cuál la dependiente. Ello es un error, únicamente en hipótesis causales se puede hacer esto.

Por otro lado, es común que cuando se pretende en la investigación correlacionar varias variables se tengan diversas hipótesis, y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables "atracción física", "confianza", "proximidad física" y "equidad" en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.

EJEMPLO

H1 "A mayor atracción física, menor confianza".
H2 "A mayor atracción física, mayor proximidad física".
H3 "A mayor atracción física, mayor equidad".
H4 "A mayor confianza, mayor proximidad física".
H5 "A mayor confianza, mayor equidad".
H6, "A mayor proximidad física, mayor equidad".

Estas hipótesis deben ser contextualizadas en su realidad (con qué novios) y sometidas a prueba empírica.

5.7.3. Hipótesis de la diferencia entre grupos

Estas hipótesis se formulan en investigaciones dirigidas a comprar grupos. Por ejemplo, supongamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuya finalidad es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar cigarrillos para que dejen de fumar, tiene una eficacia diferente que uno en color. Su pregunta de investigación podría ser: ¿es más eficaz un comercial televisivo en blanco y negro que uno en color, cuyo mensaje es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar cigarrillos para que dejen de hacerlo'? Y su hipótesis podría quedar formulada así:

EJEMPLO

Hi: "El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comercial televisivo a color que en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro",

Otro ejemplo de este tipo de hipótesis sería:

Hi: "Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales".

En ambos ejemplos, se plantea una posible diferencia entre grupos; solamente que en el primero de ellos únicamente se establece que "hay diferencia" entre los grupos que se están comparando, pero no se afirma en favor de cuál de los grupos es la diferencia. No establece si el efecto persuasivo es mayor en los adolescentes que se exponen al comercial en blanco y negro o los que se exponen al comercial en color. Se limita a decir que se espera una diferencia. En cambio, en el segundo, además de establecer la diferencia, se especifica en favor de cuál de los grupos a comparar es ésta. (Los jóvenes son quienes según se piensa, atribuirán mayor importancia al "atractivo físico".)

Cuando el investigador no tiene bases para presuponer en favor de qué grupo será la diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos (como el primer ejemplo de los comerciales). Y cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos (como el segundo ejemplo). Esto último, normalmente ocurre cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien el investigador está bastante familiarizado con el problema de estudio. Esta clase de hipótesis puede abarcar dos, tres o más grupos.

EJEMPLO

Hi: 'Las escenas de la telenovela 'Sentimientos' presentarán mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela 'Luz Ángela', y éstas -a su vez-, mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela 'Mi último amor'.

Algunos investigadores consideran las hipótesis de diferencia de grupos como un tipo de hipótesis correlacionales, porque en última instancia relacionan dos o más variables. Por ejemplo, el caso de la importancia del atractivo físico (página anterior) relaciona las variables "sexo" con "atribución de la importancia del atractivo físico en las relaciones heterosexuales". La diferencia entre ambas clases de hipótesis estriba en que normalmente en las hipótesis de diferencia de grupos una de las variables (aquélla sobre la cual se dividen los grupos) adquiere un número más Iimitado de valores (habrá tantos valores como grupos se comparen) que los valores que adquieren las variables de las hipótesis correlacionales. Y han sido diferenciadas debido a que por su nivel de medición, requieren análisis estadísticos distintos. [Nota: si usted no entendió este último párrafo no se preocupe, no se ha hablado todavía sobre "niveles de medición". Esta discusión fue introducida porque hay algunos investigadores que difieren en lo comentado. Pensamos que, cuando ya se hayan visto los temas "niveles de medición" (pp. 257) y "métodos o pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas" (pp. 383-416), se comprenderá esta discusión.

Las hipótesis de diferencia de grupos (aunque son distintas de las hipótesis correlacionales) pueden formar parte de estudios correlacionales, si únicamente establecen que hay diferencia entre los grupos -aunque establezcan en favor de que grupo es ésta- Ahora bien, si además de establecer tales diferencias explican el porqué de las diferencias (las causas o razones de éstas), entonces son hipótesis de estudios explicativos. Así mismo, puede darse el caso de una investigación que se inicie como correlacional (con una hipótesis de diferencia de grupos) y termine como explicativa (en los resultados se expongan los motivos de ésas diferencias). En resumen, los estudios correlacional es se caracterizan por tener hipótesis correlacionales, hipótesis de diferencias de grupos o ambos tipos.

5.7.4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

Este tipo de hipótesis no solamente afirma las relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un "sentido de entendimiento- de ellas. Este sentido puede ser más o menos completo, dependiendo del número, de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.

EJEMPLO SENCILLO

Hi: "La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en los hijos". En el ejemplo, además de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.

Las hipótesis correlacionales pueden simbolizarse como "X--------------Y", y las hipótesis causales pueden simbolizarse como:

X influye en Y, (o causa) "X ---------------------------à Y"

(una variable) (otra variable)

Correlación y causalidad son conceptos asociados pero distintos. Dos variables pueden estar correlacionadas y esto no necesariamente implica que una será causa de la otra, Por ejemplo, supongamos que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo, lo hace así y lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión. Después observa que alimentan las ventas del producto. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento en las ventas, pero si no se demuestra la causalidad no pueden asegurar que la campaña haya provocado tal incremento (quizá sí ocurre que la campaña es causa del aumento, pero puede ser que la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor; o bien todas pueden ser causas).

Otro caso es el qué se explicó en el capítulo anterior. (p. 66). [no incluido en esta versión] En él la "estatura" "parecía" estar correlacionada con la "inteligencia" en niños cuyas edades oscilaban entre los 8 y 12 años (los niños con mayor estatura, tendían a obtener las calificaciones más altas en la prueba de inteligencia); pero la realidad era que la "maduración" era la variable que estaba relacionada con "la respuesta a una prueba de inteligencia" (más que a la inteligencia en sí). La correlación no tenía sentido; mucho menos lo tendría establecer una causalidad, afirmando que la estatura es causa de la inteligencia o que por lo menos influye en ella. Es decir, no todas las correlaciones tienen sentido y no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene una correlación se supusiera causalidad, ello equivaldría a decir, cada vez que se ve a una señora y un niño juntos, que ella es su madre (cuando puede ser su tía, una vecina o una señora que se colocó muy cerca del niño).

Para poder establecer causalidad se requiere que antes se haya demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Así mismo cambios en la causa deben provocar cambios en el efecto. Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como "variables independientes" y a los efectos como "variables dependientes". Solamente se puede hablar de variables independientes y dependientes cuando se formulan hipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuando en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia hipotetizada.

A continuación se exponen distintos tipos de hipótesis causales:

A. Hipótesis causales bivariadas. En estas hipótesis se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente. Por ejemplo: "Percibir que otra persona del sexo opuesto es similar a uno en cuanto a religión, valores y creencias nos provoca mayor atracción física hacia ella". La hipótesis podría esquematizarse como en la figura 5. 1.

FIGURA 5.1

ESQUEMA DE RELACIÓN CAUSAL BIVARIADA

X Y

B. Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre varias variables independientes y una dependiente, o una independiente y varias dependientes, o varias variables independientes y varias dependientes.

EJEMPLOS

"La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, y el tipo de liderazgo que se ejerza dentro del grupo; determinan la efectividad de éste para alcanzar sus metas primarias". Esta hipótesis se esquematiza en la figura 5.2.

FIGURA 5.2

ESQUEMA DE RELACIÓN CAUSAL MULTIVARIADA

                    INDEPENDIENTES                                         DEPENDIENTE

Cohesión

Efectividad en el logro
de las metas primarias

Centralidad
Tipo de liderazgo

Simbolizadas como:     X1
                                        X2                                                            Y
                                        X3

"La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la retroalimentación proveniente del desarrollo de él, generan mayor motivación intrínseca y satisfacción laborales". Las hipótesis multivariadas pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en donde ciertas variables intervienen modificando la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).

EJEMPLO

"La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores, cuando es administrada de acuerdo con el desempeño". Asimismo, pueden tenerse estructuras causales de variables más complejas, que resulta difícil expresar en una sola hipótesis o porque las variables se relacionan entre sí de distintas maneras.

H1: "La paga incrementa la satisfacción laboral".

H2: "La integración, la comunicación instrumental y la comunicación formal incrementan la satisfacción laboral".

H3: "La centralización disminuye la satisfacción laboral".

H4: "La satisfacción laboral influye en la reasignación de personal".

Cuando las hipótesis causales se someten a análisis estadístico, se evalúa la influencia de cada variable independiente (causa) sobre la dependiente (efecto) y la influencia conjunta de todas las variables independientes sobre la dependiente o dependientes.

5.8. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS?      (Volver al comienzo)

Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación propone: "Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres", la nula postularía:

"Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las adolescentes". Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipótesis nulas es similar a la tipología de la hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas (le una variable que se va a observar en un contexto, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan -es decir afirmar que los grupos son iguales- e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simbolizan como H0. Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas, que corresponden a ejemplos de hipótesis de investigación que fueron mencionadas:

EJEMPLOS

Ho: "La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporación TEAQ no oscila entre $50 000 a $60 000 pesos colombianos" (es una hipótesis nula descriptiva de una variable que se va a observar en un contexto).

Ho: 'No hay relación entre la autoestima y el temor de logro" (hipótesis nula respecto a una correlación).

Ho: «Las escenas de la telenovela 'Sentimientos' no presentarán mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela 'Luz Ángela' ni éstas mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela "Mi último amor". Esta hipótesis niega diferencia entre grupos y también podría formularse así: «No existen diferencias en el contenido de sexo entre las escenas de las telenovelas 'Sentimientos', 'Luz Ángela' y "Mi último amor". 0 bien «el contenido de sexo en las telenovelas 'Sentimientos', 'Luz Ángela' y 'Mi último amor' es el mismo».

Ho: «La percepción de la similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor atracción física" (hipótesis que niega la relación causal).

5.9. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS?
(Volver al comienzo)

Como su nombre lo indica, son posibilidades «alternativas " ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación establece: "Esta silla es roja", la nula afirmará: "Esta silla no es roja", y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: "Esta silla es azul", "Esta silla es verde", "Esta silla es amarilla", etc. Cada una constituye una descripción distinta a las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula. Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investigación y nula. De ser así, no pueden existir.

EJEMPLOS

Hi: "El candidato "A" obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total".

Ho: "El candidato "A" no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total".

Ha: «El candidato 'A: obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más del 60% de la votación total".

Ha: «El candidato "A" obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos del 50% de la votación total".

Hi: «Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

Ho: «Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes».

Ha: *Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

En este último ejemplo, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:

Ho: «Los jóvenes no le atribuyen más importancia -o le atribuyen menos importancia- al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativa puesto que las hipótesis de investigación y nula abarcan todas las posibilidades. Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación adicionales a la hipótesis de investigación original.

5.10. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS?  
(Volver al comienzo)

Las hipótesis estadísticas son la transformación de la hipótesis de investigación, nulas, y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y analizar para aprobar o reprobar las hipótesis son cuantitativos (números, porcentajes, promedios). Es decir, el investigador traduce su hipótesis de investigación y su hipótesis nula (y cuando se formulan hipótesis alternativas, también éstas) en términos estadísticos. Básicamente hay, tres tipos de hipótesis estadística, que corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula: 1) de estimación, 2) de correlación y 3) de diferencias de medias. Hablemos de cada una de ellas dando ejemplos.

5.10.1. Hipótesis estadísticas de estimación

Corresponden a las que fueron denominadas, al hablar de hipótesis de investigación, "hipótesis descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto". Son diseñadas para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de una población; y se basan en información previa. Supongamos que, basándose en ciertos datos, un investigador hipotetiza: "el promedio mensual de casos de trastorno psiconeurótico caracterizados por reacción asténica, atendidos en los hospitales de la Ciudad de Linderbuck es mayor a 200". Y desea transformar esta hipótesis de investigación en una hipótesis estadística. Lo primero que debe hacer es analizar cuál es la estadística a que su hipótesis hace referencia (en el ejemplo se trata de un promedio mensual de casos atendidos). El segundo paso consiste en encontrar cómo se simboliza esa estadística (promedio se simboliza como X). El tercer paso es traducir la hipótesis de investigación en estadística:

Hi: X > 200 (promedio mensual de casos atendidos)

La hipótesis estadística nula sería la negación de la hipótesis anterior:

Ho: X - 200 ("el promedio mensual de casos... es igual a 200")

y la hipótesis alternativa sería:

Ha: X < 200 ("el promedio mensual de casos... es menor que 200")

Posteriormente, el investigador comparará el promedio estimado por la hipótesis con el promedio actual de la muestra que él seleccionó. La exactitud de su estimación es evaluada por esta comparación. Y como señalan Black y Champion (1976), algunos investigadores consideran las hipótesis estadísticas de estimación como hipótesis de diferencia, debido a que en última instancia lo que se evalúa es la diferencia entre un valor hipotetizado y un valor observado en una sola muestra.

Desde luego, la estimación de estas hipótesis no se limita a promedios; puede incluirse cualquier estadístico (v.g., porcentajes, medianas, modas, etc.). Para ello es conveniente ver las estadísticas descriptivas en el capítulo "Análisis e interpretación de los datos".

5.10.2. Hipótesis estadísticas de correlación

El sentido de estas hipótesis es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términos estadísticos. El símbolo de una correlación entre dos variables es "r" (minúscula) y entre más de dos variables "R" (mayúscula). La hipótesis "a mayor cohesión en un grupo, mayor eficacia en el logro de sus nietas primarias" puede traducirse así:

Hi: r (x, y) <> 0 es decir, que no es igual a cero, o lo que es lo mismo, ambas variables están correlacionadas (cohesión y eficacia).
Ho: r (x, y) = 0
no están correlacionados, su correlación es cero.

Otro ejemplo:

Hi: R (x, y, z) <> 0 la correlación entre las variables autonomía, variedad y motivación intrínseca no es igual a cero")
Ho
R (x, y, z) = 0 no hay correlación

5.10.3. Hipótesis estadísticas de la diferencia de medias u otros valores

En estas hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos. Por ejemplo, supongamos que un investigador plantea la siguiente pregunta de estudio: ¿difieren los periódicos -Telex- y "Noticias" en cuanto al promedio de editoriales mensuales que dedicaron durante el último año al tema del desarme mundial?" Su hipótesis de investigación podría ser: -Existe una diferencia entre el promedio de editoriales mensuales que dedicó, durante el último año, al tema del desarme mundial el diario 'Telex', y el que dedicó el diario 'Noticias"'. La estadística que se compara entre los grupos (editoriales de "Telex", un grupo, y editoriales de "Noticias", otro grupo) es el promedio (X).

5.11. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE FORMULAN Y EXPLICITAN LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN, NULA, ALTERNATIVA Y ESTADÍSTICA?   (Volver al comienzo)

No hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los investigadores al respecto. Uno puede leer en un artículo (le una revista científica un reporte, de investigación donde sólo se establece la hipótesis de investigación; y, en esa misma revista, leer otro artículo en donde únicamente se establece la hipótesis nula; un tercer artículo en el cual se pueden leer solamente las hipótesis estadísticas de investigación y nula (o nada más una de ellas); un cuarto artículo que contiene la hipótesis de investigación y las alternativas traducidas en términos estadísticos; un quinto artículo donde aparecen las hipótesis de investigación, nulas y alternativas, con sus hipótesis estadísticas correspondientes. Esta situación es similar en los reportes presentados por un investigador o una empresa dedicada a la investigación. Igualmente ocurre en tesis, estudios de divulgación popular, reportes de investigación gubernamental, disertaciones doctorales, libros y otras formas para presentar estudios y análisis de muy diversos tipos.

En estudios que contienen análisis de datos cuantitativos, son comunes las siguientes opciones: 1) hipótesis de investigación únicamente, 2) hipótesis de investigación más hipótesis estadística de investigación más hipótesis estadística nula, 3) hipótesis estadísticas de investigación y nula.

Asimismo, algunos investigadores sólo explicitan una hipótesis estadística (nula o de investigación) presuponiendo que quien lea su reporte deducirá la hipótesis contraria. Incluso hay quien omite presentar en el reporte sus hipótesis, pensando que el lector habrá de deducirlas fácilmente o que el usuario del estudio no está familiarizado con ellas y no le interesará revisarlas (o no tienen sentido para él). Nuestra recomendación es que todas se tengan presentes (no sólo al plantear las hipótesis sino durante toda la investigación). Esto ayuda a que el investigador siempre esté alerta ante todas las posibles descripciones y explicaciones del fenómeno que estudia; así podrá tener un panorama más completo de lo que analiza. Pero le aconsejamos que escriba en su reporte (explicite) las hipótesis que crea conveniente incluir para que los usuarios, consumidores o lectores de la investigación comprendan mejor el propósito y alcances de ésta.

Además, y como muchas cuestiones en la vida, el contexto o situación marcan la pauta al respecto. Un maestro puede exigirles a sus alumnos que en sus trabajos de investigación incluyan todos los tipos de hipótesis (de investigación, nula, alternativas y estadísticas); y otro maestro puede pedirles sólo un tipo de hipótesis. En este caso, el trabajo (reporte de investigación del alumno) incluirá las hipótesis que pide el profesor. Lo mismo ocurriría en una tesis con los sinodales, en las investigaciones comerciales con los clientes, estudios gubernamentales con el superior (sea director, coordinador, jefe, ministro), en los artículos enviados a una revista científica con el reglamento de publicaciones y el comité revisor, Cuando el investigador es el único que puede decidir, debe pensarlo muy bien pues es su decisión y nada más (insistimos, no hay normas al respecto). He aquí nuestra recomendación -que es general y a alguien le puede parecer vaga- "piense en el receptor, en quién va a leer su investigación".

5.12. EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR?      (Volver al comienzo)

Cada investigación es diferente. Algunas contienen una gran variedad de hipótesis porque su problema de investigación es complejo (v.g., pretenden relacionar 15 o más variables), mientras que otras contienen una o dos hipótesis. Todo depende del estudio que habrá de llevarse a cabo. La calidad de una investigación no necesariamente está relacionada con el número de hipótesis que contenga. En este sentido, se debe tener el número de hipótesis necesarias para guiar el estudio, y no más ni menos. Desde luego, la investigación del comportamiento humano es compleja y no resulta extraño leer estudios con múltiples hipótesis, pero de ningún modo es un requisito.

5.13. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE PUEDEN FORMULAR HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS DE UNA VARIABLE, HIPÓTESIS CORRELACIONALES, HIPÓTESIS DE LA DIFERENCIA DE GRUPOS E HIPÓTESIS CAUSALES?      (Volver al comienzo)

La respuesta puede ser "si" en una misma investigación se pueden establecer todos los tipos de hipótesis porque el problema de investigación así lo requiere. Por ejemplo, supongamos que alguien ha planteado un estudio en una determinada ciudad latinoamericana, y sus preguntas de investigación son, entre otras:

¿Cuál será a fin de año el nivel de desempleo en la Ciudad de Baratillo?
¿Cuál es el nivel promedio de ingreso familiar mensual en la Ciudad de Baratillo?
¿Existen diferencias entre los distritos (barrios, delegaciones o equivalentes) de la Ciudad de Baratillo en cuanto al nivel de desempleo? (¿Hay barrios o distritos con mayores índices de desempleo?)
¿Cuál es el nivel de escolaridad promedio en los jóvenes y las jóvenes que viven en Baratillo? y ¿existen diferencias por sexo al respecto?
¿Está relacionado el desempleo con incrementos de la delincuencia en dicha ciudad?
¿Provoca el nivel de desempleo un rechazo contra la política fiscal gubernamental?

Las hipótesis del estudio podrían ser:

"El nivel de desempleo en la Ciudad de Baratillo será del 15% para fin de año" (Hi: % = 15).

"El nivel promedio de ingreso familiar mensual oscila entre 55 000 y 65 000 pesos oro." (Hi: 65 001 > X > 54 999).

"Existen diferencias en, cuanto al nivel de desempleo entre los distritos de la Ciudad de Baratillo" (Hi: X1 * X2 * X3 * XK).

"A mayor desempleo, mayor delincuencia" (Hi: r(x, y) > 0).

"El desempleo provoca un rechazo contra la política fiscal gubernamental" (Hi: X <>Y).

En el ejemplo, encontramos todos los tipos generales de hipótesis. Así mismo, podemos ver que hay preguntas que no han sido traducidas en hipótesis. Ello puede deberse a que es difícil establecerlas ya que no se dispone de información al respecto.

Los estudios que se inician y concluyen como descriptivos, formularán hipótesis descriptivas, los correlacionales podrán establecer hipótesis descriptivas, correlacionales y de diferencia de grupos (cuando éstas no expliquen la causa que provoca tal diferencia); y los explicativos podrán incluir hipótesis descriptivas, correlacionales, de diferencia de grupos y causales. No debemos olvidar que una investigación puede abordar parte del problema descriptivamente y otra explicativamente. Por ejemplo, Dankhe (1986) señala que los estudios descriptivos no suelen contener hipótesis, y ello se debe a que en ocasiones es difícil precisar el valor que puede manifestar una variable.

Los tipos de estudio que no pueden establecer hipótesis son los exploratorios. No puede presuponerse (afirmando) algo que apenas va a explorarse. Seria como si antes de una primera cita con una persona desconocida del sexo opuesto (cuyo nombre, edad, color de pelo y lugar de origen ignoramos), tratáramos de "hipotetizar" qué tan simpática es, qué intereses y valores tiene, etcétera. Ni siquiera podríamos anticipar qué tan atractiva físicamente nos va a resultar (y tal vez en una primera cita nos dejemos llevar por nuestra imaginación, pero en la investigación esto no debe ocurrir). Desde luego, si nos proporcionan más información (lugares a donde le agrada ir, ocupación, religión, nivel socioeconómico, tipo de música que le gusta y grupos de los que es miembro) podemos hipotetizar en mayor medida (aunque nos basemos en estereotipos). Y si nos dieran información muy personal e íntima sobre ella (estado de las relaciones con su familia, frustraciones, temores, aspiraciones profesionales, cómo ha establecido relaciones anteriores, etcétera) podríamos hipotetizar acerca de qué clase de relación vamos a establecer con esa persona y por qué (explicaciones).

5.14. ¿QUÉ ES LA PRUEBA DE HIPÓTESIS?      (Volver al comienzo)

Como se ha venido mencionando a lo largo de este capitulo, las hipótesis científicas se someten a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas de acuerdo a lo que el investigador observa. De hecho para esto se formulan. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular, fue validada o no. Desde el punto de vista técnico no se acepta una hipótesis a través de un estudio, sino que se aporta evidencia en su favor o en su contra. Desde luego, cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá ésta, y por supuesto, es válida para el contexto (lugar, tiempo y sujetos u objetos) en el cual se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.

Las hipótesis se someten a prueba en la realidad mediante la aplicación de un diseño de investigación, recolectando datos a través de uno o varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichos datos. Y como señala Kerlinger (1979, p. 35): "Las hipótesis constituyen instrumentos muy poderosos para el avance del conocimiento, puesto que aunque sean formuladas por el hombre, pueden ser sometidas a prueba y demostrarse como probablemente correctas o incorrectas sin que interfieran los valores y las creencias del individuo".

5.15. ¿CUÁL ES LA UTILIDAD DE LAS HIPÓTESIS?
(Volver al comienzo)

Es posible que alguien piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro cuál es el valor de las hipótesis para la investigación del comportamiento. Sin embargo, creemos que es necesario ahondar un poco más en este punto, mencionando las principales funciones de las hipótesis.

1. En primer lugar, y como ya se dijo, son las guías de una investigación, el formularlas nos ayuda a saber lo que estamos tratando de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son como los objetos de un plan administrativo. -Las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a (los) problema(s) de investigación, si lo son o no, efectivamente es la tarea del estudio (Selltiz, et al., 1965)

2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada vez que una hipótesis recibe evidencia empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno al cual está asociado o hace referencia. Si la evidencia es en su favor, la información sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en su contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes (Black y Champion, 1976).

3. La tercera función es la de probar teorías, si se aporta evidencia en favor de una. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia en su favor, la teoría va haciéndose más robusta; y cuanto más evidencia haya en favor de aquéllas, más evidencia habrá en favor de ésta.

4. Una cuarta función es la de sugerir teorías (Black y Champion, 1976) Algunas hipótesis no están asociadas con teoría alguna; pero puede ocurrir que, como resultado de la prueba de una hipótesis, se pueda construir una teoría o las bases para está. Esto no es muy frecuente pero ha llegado a ocurrir.

5.16. ¿QUÉ PASA CUANDO NO SE APORTA EVIDENCIA EN FAVOR DE LA(S) HIPÓTESIS DE NUESTRA INVESTIGACIÓN?
(Volver al comienzo)

No es raro escuchar una conversación como la siguiente entre dos pasantes que acaban de analizar los datos de su tesis (que es una investigación):

Elena: "Los datos no apoyan nuestras hipótesis"
Roberto: "¿Y ahora qué vamos a hacer?, nuestra tesis no sirve"
Elena: "Tendremos que hacer otra tesis"

Es decir, no siempre los datos apoyan las hipótesis (desde el principio del capítulo se dijo que el formular una hipótesis no asegura que vaya a comprobarse). Pero el que las dalos no aporten evidencia a favor de las hipótesis planteadas de ningún modo significa que la investigación carezca de utilidad. Claro que a todos nos agrada que lo que suponemos, concuerde con nuestra realidad inmediata. Si afirmamos cuestiones como: "Yo le gusto a Brenda", "El grupo más popular (le música en esta ciudad es mi grupo favorito", "Va a ganar tal equipo en el próximo campeonato nacional de fútbol", nos resulta satisfactorio que se cumplan. Incluso hay quien formula una presuposición y luego la defiende a toda costa, aunque se haya percatado de que se equivocó. Es humano. Sin embargo, en la investigación del comportamiento el fin último es el conocimiento, y en este sentido, también los datos en contra de una hipótesis proporcionan conocimiento (tal y como se acaba de comentar: "y aún si la evidencia es en contra de la hipótesis, sabemos; algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes"). Lo importante es analizar por qué no se aportó evidencia en favor, de las hipótesis y contribuir al conocimiento del fenómeno que se está investigando. Lo anterior se refuerza con una cita de Van Dalen y Meyer (1984, p. 193):

"Para que las hipótesis tengan utilidad, no es necesario que sean las respuestas correctas a los problemas planteados. En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna de ellas proporcione una solución satisfactoria del problema. Al eliminar cada una de las hipótesis, va estrechando el campo en el cual deberá hallar la respuesta".

Y agregan:

La prueba de hipótesis "falsas" (que nosotros preferimos llamar "hipótesis que no recibieron evidencia empírica") también resulta útil si dirige la atención del investigador o de otros científicos hacia factores o relaciones insospechadas que, de alguna manera, podrían ayudar a resolver el problema".

5.17. COMO PARTE DE LA FORMULACIÓN DE UNA HIPÓTESIS ¿DEBEN DEFINIRSE CONCEPTUAL Y OPERACIONALMENTE LAS VARIABLES DE ÉSTA?      (Volver al comienzo)

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

1 . 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. Por ejemplo, el término "novios" puede significar para alguien una relación entre dos personas del sexo opuesto que se comunican interpersonalmente con la mayor frecuencia que les es posible, que cuando están "cara" a "cara" se besan y tornan de la mano, que se sienten atraídos físicamente y comparten entre sí información que nadie más comparte. Para otra persona podría significar una relación entre dos personas del sexo opuesto que tiene por objeto contraer matrimonio. Para una tercera persona, una relación entre dos personas del sexo opuesto que mantienen relaciones sexuales íntimas; y alguien más podría tener alguna de las concepciones anteriores, excepto por "lo del sexo opuesto". Y en caso de que se pensara en llevar a cabo un estudio con parejas de novios, no sabríamos con exactitud quiénes podrían ser incluidos en él y quiénes no, a menos que se definiera con la mayor precisión posible el concepto "novios". Términos como "actitud", "Inteligencia", "aprovechamiento" pueden tener varios significativos o ser definidos en diferentes formas.

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

3. 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).

4. Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables (y no sólo las hipótesis), han sido contextualizadas. De hecho, sin definición de las variables no hay investigación. Las variables tienen que ser definidas en dos formas: conceptual y operacional mente. A continuación se explican las dos por separado.

5.17.1. Definición conceptual o constitutiva

Una definición conceptual define el término o variable con otros términos. Por ejemplo, "Inhibición proactiva" es "la dificultad de evocación que aumenta con el tiempo", "comunicación interpersonal diádica" puede definirse como "el intercambio de información psicológica entre dos personas que desarrollan predicciones acerca del comportamiento del otro basados en dicha información y establecen reglas para su interacción que sólo ellos conocen", "poder" es "influir más en los demás que lo que éstos influyen en uno". Son definiciones de diccionario o de libros especializados (Kerlinger, 1975 y 1979; Rojas, 198 1) y cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno se les denomina "definiciones reales" (Reynolds, 1971). Estas últimas constituyen la adecuación de la definición conceptual a los requerimientos prácticos de la investigación. Por ejemplo, el término "actitud" podría ser definido como "una tendencia o predisposición a evaluar de cierta manera un objeto o un símbolo de este objeto" (Katz y Stotland, 1959, citado por Kahie, 1984).

Si nuestra hipótesis fuera: "Cuanto mayor sea la exposición de los votantes indecisos -en la próxima, elección presidencial en Linderbuck- a entrevistas televisivas concedidas por los candidatos contendientes, más favorable será la actitud hacia el acto de votar-, tendríamos que contextualizar la definición conceptual de "actitud ( formular la definición real). La "actitud hacia el acto de votar" podría definirse como "la predisposición a evaluar como positivo el acto de votar para una elección".

Estas definiciones son necesarias pero insuficientes para definir las variables de la investigación, porque no nos relacionan directamente con la realidad. Después de todo siguen siendo conceptos. como señala Kerlinger (1979, p. 4 1): ". Los científicos deben ir más allá. Deben definir las variables que se usan en sus hipótesis en forma tal que las hipótesis puedan ser comprobadas. Esto es posible usando lo que se conoce como definiciones operacionales".

5.17.2. Definiciones operacionales

Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales (sonidos, impresiones visuales o táctiles, etc.), que indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado (Reynolds, 1971, p. 52). En otras palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable.20 Siguiendo la línea de EN. Kerlinger, una definición operacional nos dice que para medir esta variable, hay que hacer esto y esto otro (nos indica los pasos a seguir). Por ejemplo, la definición operacional de la variable "temperatura" sería el termómetro (con las respectivas instrucciones de cómo medir e interpretar la temperatura); "inteligencia" podría ser definida operacionalmente como las respuestas a una determinada prueba de inteligencia; el conocido "Inventario Multifacético de la Personalidad Minnesota" (MMPI) es una definición operacional de "la personalidad" en adultos y adolescentes alfabetizados. La variable ingreso familiar podría ser operacional izada haciendo una pregunta sobre el ingreso personal a cada uno de los miembros de la familia y luego sumando las cantidades que cada cual indicó.

El "atractivo físico" es operacionalizado en un certamen de belleza -como el de "Miss Universo"- aplicando una serie de criterios que un jurado utiliza para evaluar a las candidatas (los miembros del jurado otorgan una calificación a las contendientes en cada criterio y después obtienen una puntuación total del atractivo físico).

Casi siempre se dispone de varias definiciones operacionales (o formas de operacionalizar) de una variable. Por ejemplo, para definir operacionalmente la variable personalidad se tienen varias pruebas psicométricas (v.g., las diferentes versiones del mencionado MMPI), pruebas proyectivas; v.g., el test de Roscharch o el test de apercepción temática (TAT), técnicas de entrevista directas.

La "ansiedad de una persona" puede medirse a través de la observación directa, los observadores expertos (entre ellos, los psicólogos clínicos), quienes juzgan el nivel de ansiedad de esa persona; por medio de mediciones de la actividad del sistema psicológico (presión sanguínea, respiraciones, etcétera) y analizando las respuestas a un cuestionario de ansiedad (Reynolds, 1971, p. 52). El aprendizaje de un alumno o en un curso de investigación puede medirse por medio de varios exámenes, un trabajo, una combinación de exámenes, trabajos y prácticas.

Cuando el investigador tiene varias alternativas para definir operacionalmente una variable, debe elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor la esencia de ella, se adecue más a su contexto y sea más precisa. Los criterios para evaluar una definición operacional son básicamente tres: "adecuación al contexto", "confiabilidad" y "validez". De ellos se hablará en el apartado "Elaboración de los instrumentos de recolección de los datos". Una correcta selección de las definiciones operacionales disponibles o la creación de la propia definición operacional está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura. Cuando ésta ha sido cuidadosa, se puede tener una gama más amplia de definiciones operacionales para elegir o más ideas para crear una nueva

FIGURA 5.6

EJEMPLO DE UNA HiPÓTESIS CON DEFINICIONES CONCEPTUALES Y OPERACIONALES DE SUS VARIABLES

Hi: "A mayor motivación intrínseca en el trabajo, menor ausentismo".

Variable =

Motivación intrínseca en el trabajo

Ausentismo laboral

 

Definiciones
conceptuales:

Estado cognitivo que refleja el grado en que un trabajador atribuye la fuerza de su comportamiento en el trabajo, a satisfacciones o beneficios derivados de sus tareas laborales en sí mismas. Es decir, sucesos que no están mediatizados por una fuente externa a las tareas laborales del trabajador. Este estado de motivación puede ser señalado como una experiencia autosatisfactoria.  Grado en el cual un trabajador no se reporta a trabajar en las horas en que estaba programado para hacerlo
 

 

Definiciones
operacionales

Autoreporte de motivación intrínseca (cuestionario autoadministrado) del Inventario de Características del Trabajo (Versión mexicana) Revisión de las tarjetas de asistencia al trabajo durante el último trimestre.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ahora bien, en la formulación de hipótesis se sugiere cómo habrán de operacionalizarse las variables, pero es en la etapa correspondiente a la elaboración de los instrumentos de recolección de los datos, en que se seleccionan o diseñan y adaptan al contexto particular del estudio.

Hay algunas variables que no requieren que su definición conceptual sea explicitada en el reporte de investigación, porque esta definición es relativamente obvia y compartida. El mismo título de la variable la define (por ejemplo, "sexo" -que es diferente a "práctica sexual", "edad", "Ingreso"). Pero son pocas las variables que no requieran una definición operacional para que puedan ser evaluadas empíricamente, aún cuando en el estudio no se formulen hipótesis. Siempre que se tengan variables, se deben definir operacionalmente. En la figura 5.6., Vemos un ejemplo de una hipótesis con las correspondientes definiciones operacionales de las variables que la integran.

El cuestionario de motivación intrínseca sería desarrollado y adaptado al Contexto del estudio en la fase del proceso de investigación denominada "elaboración de los instrumentos de recolección de los datos"; lo mismo ocurriría con el procedimiento para medir el "ausentismo laboral".

RESUMEN   (Volver al comienzo)

1 . Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.

2. Las hipótesis contienen variables; éstas son propiedades cuya variación puede ser medida.

3. Las hipótesis surgen normalmente del planteamiento del problema y la revisión de la literatura -algunas veces de teorías-.

4. Las hipótesis deben referirse a una situación real. Las variables contenidas tienen que ser precisas, concretas y poder observarse en la realidad: la relación entre las variables debe ser clara, verosímil y medible. Asimismo, las hipótesis deben estar vinculadas con técnicas disponibles para probarlas.

5. Las hipótesis se clasifican en: a) hipótesis de investigación, b) hipótesis nulas, c) hipótesis alternativas.

6. A su vez, las hipótesis de investigación se clasifican de la siguiente manera:

A Hipótesis descriptivas del valor de variables que se van a observar en un contexto
B Hipótesis 
correlacionales
Hipótesis que establecen simplemente relación entre las variables. Bivariadas
Multivariadas
Hipótesis que establecen cómo es la relación entre las variables (hipótesis direccionales). Bivariadas
Multivariadas
C Hipótesis de la diferencia de grupos Hipótesis que solo establecen diferencia entre los grupos a comparar.  
Hipótesis que especifican a favor de qué grupo (de los que se comparan) es la diferencia.  
D Hipótesis causales Bivariadas  
Multivariadas Hipótesis con varias variables independientes y una dependiente.
Hipótesis con una variable independiente y varias dependientes.
Hipótesis con varias variables tanto dependientes como independientes.
Hipótesis con presencia de variables intervinientes.
Hipótesis altamente complejas.

7. Puesto que las hipótesis nulas y las alternativas se derivan de las hipótesis de investigación, pueden clasificarse del mismo modo pero con los elementos que las caracterizan.

8. Las hipótesis estadísticas se clasifican en: a) hipótesis estadísticas de estimación, b) hipótesis estadísticas de correlación y e) hipótesis estadísticas de la diferencia de grupos.

9. En una investigación puede formularse una o varias hipótesis de distintos tipos.

10. Las hipótesis se contrastan contra la realidad para aceptarse o rechazarse en un contexto determinado.

11. Las hipótesis constituyen las guías de una investigación.

12. La formulación de hipótesis va acompañada de las definiciones conceptuales y operacionales de las variables contenidas dentro de las hipótesis.

13. Hay investigaciones que no pueden formular hipótesis porque el fenómeno a estudiar es desconocido o se carece de información para establecerlas (pero ello sólo ocurre en los estudios exploratorios y algunos estudios descriptivos).

CONCEPTOS BÁSICOS   (Volver al comienzo)

Hipótesis
Variable
Tipo de hipótesis
Hipótesis de investigación
Hipótesis descriptivas del valor de variables
Hipótesis correlacionales
Hipótesis de la diferencia de grupos
Hipótesis causales bivariadas
Hipótesis causales multivariadas
Variable independiente
Variable dependiente
Variable interviniente
Hipótesis nula
Hipótesis alternativa
Hipótesis estadística
Hipótesis estadística de estimación
Hipótesis estadística de correlación
Hipótesis estadística de diferencia de grupos
Prueba de hipótesis
Definición conceptual
Definición operacional

EJERCICIOS

1. La hipótesis: "Los niños de cuatro a seis años que dedican mayor cantidad de tiempo a ver televisión desarrollan mayor vocabulario que los niños que ven menos televisión". ¿Es una hipótesis de Investigación______________?

2. La hipótesis: "Los niños de zonas rurales de la provincia de Antioquia, Colombia, ven -en promedio- diariamente 2 horas de televisión". ¿Es una hipótesis de investigación_______________?

3. Redacte una hipótesis de diferencia de grupos y señale cuáles son las variables que la integran.

4. ¿Qué tipo de hipótesis es la siguiente? "La motivación intrínseca hacia el trabajo por parte de ejecutivos de grandes empresas industriales influye en su productividad y en su movilidad ascendente dentro de la organización".

5. Formule las hipótesis que corresponden el siguiente diagrama:

Marginalidad
socioeconómica
Desnutrición Apatía
Retardo mental
Bajas defensas orgánicas
Enfermedades 
Infecciosas
Enfermedades 
Carenciales

6. Formule las hipótesis nula y alternativa que corresponderían a la siguiente hipótesis de investigación: Hi: "Cuanto más asertiva sea una persona en sus relaciones interpersonales íntimas, mayor número de conflictos verbales tendrá".

7. Formule una hipótesis y defina conceptualmente y operacionalmente sus variables, de acuerdo con el problema que ha venido planteando a lo largo de los ejercicios anteriores del libro.

BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA

KERLINGER, EN. (1975). Investigación del comportamiento Técnicas y metodología. México, D.F: Nueva Editorial Interamericana. Capítulo 2 ("Problemas e hipótesis").

EJEMPLO

La televisión y el niño

Hi:"Los niños de la Ciudad de México ven -en promedio- más de 3 horas diarias de televisión".

Ho: "Los niños de la Ciudad de México no ven -en promedio- más de 3 horas diarias de televisión".

Ha: "Los niños de la Ciudad de México ven -en promedio- menos de 3 horas diarias de televisión".

Hi:"El medio de comunicación colectiva más utilizado por los niños de la Ciudad de México es la televisión".

Hi:"A mayor edad, mayor uso de la televisión".

Hi:"Los niños de la Ciudad de México ven más televisión entre semana que en los fines de semana».

Hi: "Los niños y las niñas difieren en cuanto a los contenidos televisivos preferidos".

Éstas son algunas de las hipótesis que podrían formularse.

Esta versión ha sido reformateada y ajustada en aspectos de forma a efectos de visualización en pantalla o de impresión, conservando el texto original de los autores y para uso exclusivo de los cursantes y docentes del postgrado de Gerencia de Tecnología. El texto sobre el cual se trabajó mostró las evidencias típicas de haber sido un texto escaneado con un OCR de baja calidad, dada la gran cantidad de los errores típicos de esos procesos, y por lo tanto requirió un laborioso trabajo de correcciones, así como la incorporación de el "Contenido" que aparece en letras azules y enfatizadas en la primera página. Francisco J. Rondón, Septiembre 2004.

(Volver al comienzo)