Definición de Hipótesis de Investigación.
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Definición de Hipótesis de Investigación.
Análisis de Datos I
Semestre Otoño 2009
Hipótesis:
Definición:“Es un enunciado conjetural de la relación entre dos o más variables”
Kerlinger y Lee, 2002
Características:Debe ser redactada en forma de enunciado declarativo.Criterios: i) Debe expresarse como una relación entre dos o
más variables. ii) Debe ser redactado en forma de afirmación. iii)Debe implicar la posibilidad de ser sometido a una prueba empírica.
Hipótesis según Tipo de Investigación
Cada Hipótesis se relaciona con un Tipo de investigación
Tipo de Investigación
Tipo de Hipótesis
Exploratoria Sin Hipótesis
Descriptiva Hip. Descriptivas
Correlacional Hip. Correlacional
Explicativa Hip. Explicativas
Tipos de Hipótesis para el Contraste de Significación estadística:
Científicas y Estadísticas. Hipótesis Científica:
Son aquellas Hipótesis que redactamos en nuestra investigación“Una hipótesis científica es una conjetura que puede ser contrastable y que se adopta de forma tentativa para explicar ciertos hechos y para guiarnos en la investigación de los otros”
Roger Kirk, 1995. Ej. Hipótesis Científica:
“Las preferencias alimenticias están asociadas al país del que las personas proceden”
Hipótesis Estadística:Transformar la hipótesis científica en
términos de contrastación empírico matemática a través de los datos.
Existen dos Tipos de Hipótesis Estadística: Nula y Alternativa.
Hipótesis Nula: Expresa la igualdad de la situación o inexistencia de diferencias Se contrasta en el análisis de los datosEvitar: ERROR DE TIPO I.
“Concluir que existe relación entre las variables cuando en realidad no la hay”.
Ej. de Hipótesis Nula:
“No existen, en media, diferencias significativas entre el rendimiento Global de Hombres y Mujeres en la carrera de Psicología en la Universidad Miguel de Cervantes”
En lenguaje estadístico sería:
RMMRMHH 0
Hipótesis Alterna: Expresa la hipótesis del investigadorSe asume correcta cuando la nula es falsa.Evitar ERROR TIPO II.“No detectar relación entre las variables de la hipótesis cuando si existe en la población”
Ej. De Hipótesis Alterna
“Existen, en media, diferencias significativas entre el rendimiento Global de Hombres y Mujeres en la carrera de Psicología en la Universidad Miguel de Cervantes”
En lenguaje estadístico sería:
RMMRMHH 1
1. Hipótesis Descriptivas
Este tipo de Hipótesis busca comparar estadísticamente un valor Muestral con un valor Poblacional
Ej. Hip. Descriptiva
“El Coeficiente Intelectual del grupo de niños estudiado es superior a 100”
En el Ejemplo comparo el CI de los niños con el valor 100 que es un parámetro de la Población
De esta manera
μ =100 Poblacional
X = 115 Muestra
Nos damos cuenta que NÚMERICAMENTE
son distintos pero
¿Estadísticamente son distintos?
Eso es lo que se evalúa en este tipo de Hipótesis
“No todo lo que es númericamente distinto es estadísticamente distinto pero aquello que es estadísticamente distinto también
lo es numéricamente”
Ejemplos
1. Hipótesis de Trabajo (Científica)“El CI promedio del grupo de niños pertenecientes al 4º año B del Colegio La Florida es 100”
Donde: 100 = Parámetro X CI grupo de los niños = Estadístico
• Así, se busca comparar estadísticamente el CI del grupo de niños con 100
• No basta con compararlos numéricamente
2. Hipótesis Estadísticas
Ho: μ = 100 Ha: μ ≠ 100
3. Estadístico de Prueba
T obs = X – μ s(v) √n
Donde se debe conocer:X: 102μ: 100N: 24S: 2,2T obs = 4.54
4. Decisión estadística
• Comparar estadísticamente el valor paramétrico y el estadístico
• Donde se debe conocer:T observado = 4.45
T crítico, (teórico) dado por la tabla de la Distribución T
A través de:
• Grados de Libertad = (n – 1) = 23• Significación estadística utilizada 0,05; 0.01• T crítico = 2.069• 4.54 > 2.069, se rechaza la Hipótesis Nula
Se rechaza la Hipótesis nula con p <0,05
5. Conclusión Estadística
No es efectivo que el CI del grupo de niños pertenecientes al 4º año B del Colegio La Florida es 100
Otros ejemplos de Hipótesis Descriptivas
1. “El promedio de Notas de los Alumnos de Metodología de la Investigación en la UB será de 5.5”
¿Cuál es el valor teórico? ¿Cuáles son las Hipótesis Estadísticas?(Ver ejemplo)2. “El promedio de edad de los trabajadores administrativos
de Codelco División Santiago es superior a 40 años?Resuelva considerando • N = 120• X = 38• S(v) = 0,86• Sig = 5%
3. “El promedio de antigüedad en el cargo de los trabajadores es inferior a 20”
Resuelva considerando • N = 27• X = 17• S(v) = 0,51• Sig = 5%
4. “Los estudiantes de Psicología presentan un nivel de estrés elevado”
¿Cuál es el valor teórico? (Considere una escala Likert de 5 puntos)¿Cuáles son las Hipótesis Estadísticas?Resuelva considerando • N = 60• X = 3,8• S(v) = 0,23• Sig = 5%
5. “Los alumnos del ramo de Estadística I de la UB tienen una inteligencia normal”
¿Cuál es el valor teórico?(según Wechsler)
¿Cuáles son las Hipótesis Estadísticas?
Resuelva considerando
• N = 20
• X = 109
• S(v) = 2,86
• Sig = 5%
2. Hipótesis Correlacionales
Este Tipo de Hipótesis intenta contrastar el grado de asociación que existe entre dos variables
Ej. Hip. Correlacional
“Existe correlación entre los niveles de creatividad e inteligencia en los niños estudiados”
Se asocian a Tipo de Investigaciones CorrelacionalesExisten 9 tipo de coeficientes de correlación Su utilización está en función de tipo y nivel de medición de las variablesLos valores de estos coeficientes de correlación varían:
Correlación Negativa Correlación Positiva
-1 0 1
-1: Correlación Negativa Perfecta
0: Ausencia de Correlación
1: Correlación positiva Perfecta
Coeficiente de Coeficiente de CorrelaciónCorrelación
Notación Notación EstadísticaEstadística
VariableVariable
Nivel de MediciónNivel de Medición
Pearson rxy 2 vs cuant – intervalo razón
Spearman ρs 2 vs ordinal en categorías
Kendall τ 2 vs ordinal en categorías
Punto Biserial rpb 1 v cuant int / 1 v dicot real
Biserial rb 1v cuant int / 1 v dicot artificial
Fi o Phi rΦ 2vs dicotómicas reales
Tetracórico rt 2vs dicotómicas artificial
Contingencia C 2 vs policotómicas
Eta ηx.y 2 vs cuant – intervalo razón No Líneal
Tipos de Hipótesis Correlacionales1. Unidireccionales:
Marcan la tendencia de la relaciónSe dividen en:1.1 Unidireccionales Positivas, marcan una relación positiva o directaEj. Aumenta – Aumenta
Disminuye – Disminuye“Si la motivación de los trabajadores del Hospital aumenta mejora su Productividad”1.2 Unidireccionales Negativas, marcan una relación negativa o inversaEj. Disminuye – Aumenta / Aumenta – Disminuye“Mayores niveles de Depresión se relacionan con menores niveles de Interacción Social”
2. Bidireccionales
No marcan una orientación de la relación entre las variables
No expresan si la relación es de tipo positiva o negativa
Ej. “Existe relación entre el Clima Laboral y los Niveles de Estrés de los Trabajadores”
Ejemplos de Hipótesis Correlacionales
1. “Existe Relación entre la antigüedad en la empresa y la percepción del Clima Organizacional”
Hipótesis Estadísticas
Ho: rxy = 0 (No existe Relación)
Ha: rxy ≠ 0 (Existe Correlación)
Esta Hipótesis es Bilateral pues no marca relación
Decisión Estadística
Depende de la Significación presente en la Correlación
Se acepta la Hipótesis Nula con p = 0.3
Conclusión Estadística
La correlación entre la antigüedad en la empresa y la percepción del Clima Organizacional no es estadísticamente significativa.
2.“Existe Correlación entre el nivel de Depresión y el nivel de Ansiedad de los Pacientes del COSAM de La Granja”¿Cuáles son las Hipótesis Estadísticas?
3. “Aquellos trabajadores más antiguos en la Universidad presentan menores niveles de estrés”Esta Hipótesis es Unidireccional pues marca dirección y es negativa
Ho: rxy ≥ 0Ha: rxy < 0
4. “Aquellos trabajadores más antiguos en la Universidad presentan mayores niveles de motivación”
Esta Hipótesis es Unidireccional pues marca dirección y es positiva
Ho: rxy ≤ 0
Ha: rxy > 0
3. Hipótesis Explicativas
Este tipo de Hipótesis busca contrastar la presencia de causalidad en la relación entre dos o más variables
Ej. “Fumar más de 20 cigarrillos diarios por 10 años puede causar efisema pulmonar”