La ciencia no funciona adivinando. Funciona en base a predicciones estructuradas. En particular, se basa en hipótesis. Pero no todas las hipótesis son iguales. Para decidir qué tipo de hipótesis utilizar en su investigación, necesita conocer la diferencia entre una hipótesis nula, una hipótesis alternativa y una hipótesis de investigación.
Una hipótesis es simplemente una respuesta posible, objetiva y precisa a una pregunta científica. ¿El truco? Debe ser comprobable. Tienes que poder demostrar que está bien o mal. Sin posibilidad de confirmarlo o desmentirlo, es sólo una opinión.
Los principales tipos se clasifican de la siguiente manera.
Hipótesis de investigación
Esto es lo primero en lo que piensa la mayoría de la gente. La hipótesis de investigación (a veces llamada hipótesis de trabajo) es la mejor suposición sobre el resultado. Esta es una descripción de las relaciones esperadas entre las variables.
Si está estudiando los efectos del sueño en la memoria, su hipótesis de investigación podría ser: “Las personas que duermen 8 horas recuerdan más hechos que las personas que duermen 4 horas”.
Es muy directo. Es específico. Esto es lo que quieres encontrar. Pero la ciencia rigurosa rara vez prueba esto directamente sin considerar lo contrario.
Hipótesis nula
Introduzca la hipótesis nula. Ésta es la parte más comúnmente mal entendida de las pruebas estadísticas. La hipótesis nula establece que no existe relación entre las variables.
Usando el sueño como ejemplo, la hipótesis nula es que no hay diferencia en la retención de la memoria entre las personas que duermen 8 horas y las que duermen 4 horas.
¿Por qué los científicos deberían preocuparse por esto? Porque la ciencia avanza refutando las cosas. Empiece por asumir que no pasó nada. Si los datos son lo suficientemente sólidos, se puede rechazar la hipótesis nula. Si no puedes rechazarlo, probablemente estés diciendo que no está pasando nada importante. Esta es una medida de protección para evitar que aparezcan patrones en el ruido.
Hipótesis alternativa
Rechazar la hipótesis nula nos deja con una hipótesis alternativa. Este es el opuesto lógico de lo nulo. Si los datos tienen un efecto significativo, es una conclusión.
En nuestro estudio del sueño, si el valor nulo es “sin diferencia”, la alternativa es “diferencia”. No es necesariamente direccional (como una hipótesis de investigación), simplemente existe una relación.
Hipótesis estadísticas
Quizás escuche el término hipótesis estadísticas. Esto es más amplio. Esto se refiere a una afirmación sobre un parámetro de población que se está probando. La hipótesis nula y la hipótesis alternativa son ambos tipos de hipótesis estadísticas.
Piense en ello como un término general. Cuando haces una prueba t o una prueba de Chi-cuadrado, técnicamente estás probando una hipótesis estadística.
Por qué esta distinción es importante
Quizás se pregunte por qué necesitamos tantas etiquetas para conceptos similares. La respuesta está en la claridad.
Al expresar claramente su hipótesis de investigación, sabrá lo que está buscando. Si expresa claramente su hipótesis nula, sabrá lo que quiere refutar. su análisis de datos se vuelve un desastre.
- Hipótesis de investigación : Tu propia predicción.
- Hipótesis nula : Hipótesis de que no hay efecto.
- Hipótesis alternativa : La conclusión si se rechaza la nula.
Comprender cómo interactúan puede evitar una ciencia descuidada. eso
La mayoría de la gente piensa que la investigación comienza con mera especulación. Así no es como funciona la ciencia. La investigación a menudo implica varios supuestos. No existen por separado. interactúan.
Las hipótesis de trabajo guían los proyectos. Es el motor principal. Pero depende de sistemas de respaldo para demostrar su valía. La hipótesis nula, la hipótesis alternativa y la hipótesis estadística actúan como filtros. Quitan el ruido. Ayudan a aislar hechos clave.
Analicemos estos componentes. Veamos las características de cada tipo y dónde aparecen en los datos reales.
Hipótesis de trabajo: punto de partida
La hipótesis de trabajo (o hipótesis de investigación) es el punto de partida. Mapea la relación entre variables. No es sólo una lista. Predice cómo se relacionan.
Las hipótesis se pueden clasificar según su enfoque. ¿Es descriptivo? ¿Causando? ¿Correlacionando? ¿O estás comparando grupos?
Hipótesis descriptivas
Estos son muy simples. Describen el estado de las cosas. No explican por qué. Simplemente te dicen qué esperar.
Piense en ello como una instantánea. Anticipas el valor. Notarás estas características. Te saltas el vínculo causal.
Ejemplo: «La delincuencia en Caracas ha aumentado un 50% respecto a 2019.»
Esta declaración trata sobre tendencias. No argumenta que la pobreza o los cambios de políticas sean los culpables del aumento. Lo que pasa es que las cifras van en aumento.
Hipótesis causal
Aquí entrarás en el meollo de la ciencia. causa y efecto.
Estas hipótesis afirman que una variable afecta directamente a otra variable. Pueden ser explicativos o predictivos.
Hipótesis explicativas Vaya al meollo del asunto. Ofrecen una razón para el vínculo.
* Ejemplo: «El consumo excesivo de alcohol provoca daño neuronal. »
Esto le dirá “por qué” ocurrió el daño. Sugiere un mecanismo biológico.
Hipótesis predictivas esperamos. Predicen el comportamiento basándose en las tendencias actuales.
* Ejemplo: «El calentamiento global provocará inundaciones en los próximos años. »
Esta es una proyección. Esto supone que la trayectoria actual continuará.
Ambos tipos se pueden construir utilizando dos caminos lógicos diferentes: deductivo o inductivo.
Las hipótesis deductivas van de lo general a lo específico. Empecemos con la teoría. Apliquemoslo al caso.
* Ejemplo: «Todos los seres vivos tienen ADN. Las bacterias son seres vivos. Por eso las bacterias tienen ADN. »
Esta es la lógica lineal. Si las premisas son verdaderas, la conclusión también debe ser verdadera.
La hipótesis inductiva funciona al revés. De lo específico a lo general. Observas un patrón. Construyes una regla.
* Ejemplo: Newton vio caer una manzana. Observó la órbita de la luna. Notó la diferencia. Uno de ellos cayó al suelo. El otro se quedó despierto. Indujo una ley general de gravitación.
No empezó con la ley de la gravedad. Notó el efecto. Adivinó el motivo. Luego lo probó.
Hipótesis correlacionales
La correlación no es causalidad. Ésta es la regla de oro.
Estas hipótesis miden el grado de asociación entre variables. Preguntan: ¿Con qué fuerza se mueven juntos?
El orden de las variables aquí no importa. Si A afecta a B, entonces B afecta a A en un sentido correlacional.
La ley de gravitación universal de Isaac Newton es en realidad correlacional en su declaración.
* Dispositivo: «Cuanto mayor es la masa, mayor es la fuerza de atracción. »
Léalo al revés: “Mayor fuerza de atracción significa más masa”. La correlación es en ambas direcciones.
Estas relaciones pueden ser positivas, negativas o mixtas.
- Positivo: “Cuanto mayor es la impunidad, mayor es el crimen.” Ambos suben juntos.
- Negativo: “La ingesta baja de grasas reduce el riesgo de enfermedad coronaria”. Uno cae, otro lo sigue.
- Mixto: «Cuanto mayor es la altitud, menor es la temperatura. » Relación inversa.
Hipótesis de diferencia de grupo
A veces no buscas tendencias. Estás buscando una división.
Estas hipótesis anticipan diferencias entre grupos. Esta es una comparación estadística.
Hay dos maneras de escribirlo.
- No direccional: Indicas que existe una diferencia. No dices qué grupo gana.
- Ejemplo: «Existen diferencias en las tasas de mortalidad de hombres y mujeres. »
- Direccional: Tú especificas el resultado. Usted nombra el grupo con un valor mayor (o menor).
- Ejemplo: «Los hombres tienen una tasa de mortalidad más alta que las mujeres. »
La segunda versión es arriesgada. Se compromete con un resultado específico. Si los datos muestran que las tasas son más altas en las mujeres, estás equivocado. La primera versión es más segura. Simplemente estás afirmando que existen “algunas” diferencias entre ellos.
Hipótesis nula (H₀)
La ciencia es inherentemente escéptica. Suponga que no pasó nada hasta que se demuestre lo contrario.
Esta es la hipótesis nula. Niega relaciones entre variables. Ésta es una afirmación negativa. Contiene las palabras “no” o “no”.
El símbolo es H₀.
No “acepta” valores nulos. O lo rechazas o no puedes rechazarlo. El objetivo de la mayoría de las investigaciones es eliminar el cero.
Ejemplo: «El IMC es “independiente” del género de una persona. »
Esta es la ubicación predeterminada. No parece haber relación entre la masa muscular y el género. Este estudio existe para combatir esta sensación de aburrimiento.
Hipótesis alternativa (H₁)
Cada hipótesis nula tiene un compañero.
Otra hipótesis. Este es el otro lado del cero. Muestra que la relación existe.
El símbolo es H₁.
Si un valor nulo significa “sin vínculo”, un valor alternativo significa “vínculo detectado”. Aceptar la opción o no.
Combínalos y observa lo emocionados que se sienten.
H₀: «El IMC no tiene nada que ver con el género. »
H₁: «El IMC es diferente para hombres y mujeres. »
Los investigadores recopilan datos. Hacen estadísticas. Si la evidencia es lo suficientemente fuerte, rechazan el H₀. Estos mantienen H1.
Esta estructura binaria es la forma en que la ciencia se corrige a sí misma. Debes probar una excepción. Esto le impide asumir patrones que no existen.
Éste es un marco ajustado. Algunas personas sienten frío. Algunas personas lo encuentran liberador. Eliminar la neutralidad forzando decisiones. ¿Hay alguna diferencia? sí o no. No, tal vez lo sea.
La hipótesis de trabajo determina la dirección. Las hipótesis nula y alternativa proporcionan un foro. Los datos son el jurado.
Al reemplazar palabras con números: hipótesis estadísticas
Una hipótesis no es sólo una suposición. Al menos no los que importan en los datos concretos. Las hipótesis estadísticas convierten estas ideas vagas en símbolos. Su finalidad es comprobar o configurar parámetros para uno o más grupos. No los usas cuando planeas escribir una novela. Se puede utilizar cuando desee recopilar grandes cantidades de datos. Porcentajes. Promedio. Cualquier métrica que se pueda representar en gráficos.
Piense en ello como un puente entre una pregunta y una hoja de cálculo.
Tres formas de medir lo desconocido
No todas las hipótesis estadísticas se crean de la misma manera. Se clasifican en determinadas categorías según lo que realmente intenta demostrar.
Las hipótesis de estimación hacen el trabajo pesado de los estudios descriptivos. Estos se centran en una variable. Los investigadores intentan estimar resultados estadísticos basándose en el contexto. En lugar de comparar cosas, es importante definir la situación actual. Si quieres saber la altura media de un determinado grupo, esta es la herramienta perfecta. Esta es una instantánea.
Hipótesis de correlación Busque asociaciones. Estudian la relación entre dos o más variables. ¿se mueven juntos? ¿Uno cambia cuando lo hace el otro? Esto no es una causa y efecto. Se trata de asociación. Si las ventas de helados y los ataques de tiburones aumentan en julio, la hipótesis sería tal asociación. Que uno conduzca al otro es otra cuestión.
La comparación utiliza las hipótesis de Diferencias de medias. Estos tratan de las diferencias de grupo. Este análisis compara estimaciones numéricas entre dos o más grupos. ¿El nuevo fármaco funciona mejor que un placebo? ¿La campaña de marketing aumentó las ventas en el área A pero no en el área B? Este tipo de supuesto busca la brecha. La diferencia es el descubrimiento.
Por qué esta clasificación es importante
Estas distinciones pueden parecer académicamente pedantes. No lo son. Determinan cómo se realizan las matemáticas.
Si eliges el tipo incorrecto, tus datos no te dirán nada. Después de pasar semanas recopilando datos, se da cuenta de que hizo la pregunta estadística equivocada. La hipótesis de estimación requiere cálculos diferentes a los de una prueba de diferencias de medias. Mezclarlos provocará ruido.
El objetivo es la claridad. Puede establecer parámetros para todo el estudio especificando si desea estimar valores, examinar relaciones o comparar grupos. Filtra los datos irrelevantes incluso antes de comenzar a recopilarlos.
Ésta es la base del rigor científico. Sin estos marcos estadísticos, los datos son simplemente un desorden. Con ellos, se convierte en evidencia.
La hipótesis no es la respuesta. Es la pregunta precisa la que permite que los datos hablen.
El elemento humano en las matemáticas
Existe una tendencia a tratar las estadísticas como frías y objetivas. Son herramientas. Pero elegir las hipótesis estadísticas a utilizar es muy humano. Refleja lo que los investigadores creen que es importante.
¿Nos importan los promedios? ¿Cuáles son las asociaciones entre los factores? ¿Diferencia entre grupos?
Estas elecciones dan forma a la narrativa de la investigación. En la investigación de resultados educativos, la hipótesis de la diferencia de medias se puede utilizar para comparar las puntuaciones de las pruebas entre escuelas. Otro enfoque podría ser utilizar la correlación para determinar si los ingresos del hogar están asociados con la asistencia. Ambos son válidos. Ambas son hipótesis estadísticas. Pero cuentan historias completamente diferentes sobre el mismo mundo.
Aparecerá el símbolo. Depende de la gente decidir qué símbolos son importantes.
