Definición de Hipótesis de Investigación.

Presentación del tema: "Definición de Hipótesis de Investigación."— Transcripción de la presentación:

1 Definición de Hipótesis de Investigación.
Análisis de Datos I Semestre Otoño 2009

2 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.

3 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

4 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”

5 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 datos Evitar: ERROR DE TIPO I. “Concluir que existe relación entre las variables cuando en realidad no la hay”.

6 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:

7 Hipótesis Alterna: Expresa la hipótesis del investigador Se 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:

8 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

9 De esta manera μ =100 Poblacional X = Muestra Nos damos cuenta que NÚMERICAMENTE son distintos pero ¿Estadísticamente son distintos? Eso es lo que se evalúa en este tipo de Hipótesis

10 “No todo lo que es númericamente distinto es estadísticamente distinto pero aquello que es estadísticamente distinto también lo es numéricamente”

11 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

12 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: 102 μ: 100 N: 24 S: 2,2 T obs = 4.54

13 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 = 4.54 > 2.069, se rechaza la Hipótesis Nula

14 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

15 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%

16 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? N = 60 X = 3,8 S(v) = 0,23

17 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%

18 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”

19 Se asocian a Tipo de Investigaciones Correlacionales
Existen 9 tipo de coeficientes de correlación Su utilización está en función de tipo y nivel de medición de las variables Los valores de estos coeficientes de correlación varían: Correlación Negativa Correlación Positiva

20 -1: Correlación Negativa Perfecta
0: Ausencia de Correlación 1: Correlación positiva Perfecta

21 Coeficiente de Correlación
Notación Estadística Variable Nivel de Medición Pearson rxy 2 vs cuant – intervalo razón Spearman ρs 2 vs ordinal en categorías Kendall τ 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

22 Tipos de Hipótesis Correlacionales
Unidireccionales: Marcan la tendencia de la relación Se dividen en: 1.1 Unidireccionales Positivas, marcan una relación positiva o directa Ej. 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 inversa Ej. Disminuye – Aumenta / Aumenta – Disminuye “Mayores niveles de Depresión se relacionan con menores niveles de Interacción Social”

23 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”

24 Ejemplos de Hipótesis Correlacionales
“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

25 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.

26 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 ≥ 0 Ha: rxy < 0

27 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

28 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”