Conceptos Esenciales en Investigación Cuantitativa: Hipótesis, Variables y Errores Estadísticos

Hipótesis en Investigación Cuantitativa

Una proposición teórica debe poder expresarse mediante hipótesis específicas de manera que pueda contrastarse con la realidad. Las hipótesis representan predicciones que formula el investigador, siendo posibles soluciones al problema de investigación planteado. Son la conexión entre la teoría y el análisis empírico, que nos acerca a la realidad, pero no la sustituye.

La validez de una teoría depende de su capacidad para ser transformada en hipótesis que puedan comprobarse de manera empírica, es decir, contrastarse con la realidad mediante técnicas aceptadas por la comunidad científica.

Tipos de Variables en Estadística

Las variables son características o atributos que pueden tomar diferentes valores.

• Variable Nominal

  La propiedad a registrar adopta estados discretos que no se pueden ordenar (por ejemplo, religión). Si solo hay dos modalidades, se las denomina dicotómicas:

  • Hombre/Mujer
  • Casado o no
  • Empleado o desempleado

• Variable Ordinal

  La propiedad a registrar adopta estados discretos ordenables (por ejemplo, nivel de estudios, ocupación).

• Variable Cardinal

  La variable puede tomar distintos valores sin relación de orden. Tienen significado numérico pleno (por ejemplo, edad, renta, número de hijos). Pueden ser:

  • Discretas

    Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir (por ejemplo, el número de hijos).

  • Continuas

    Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores (por ejemplo, la masa o la altura).

Errores Comunes en la Investigación

La precisión en la investigación es crucial. A continuación, se detallan los tipos de errores más frecuentes:

• Error de Muestreo

  Representa la inexactitud en las predicciones sobre una población, dado que no observamos a todos los sujetos de una población.

• Error de Medición

  Es la inexactitud en la investigación que se deriva de instrumentos de medición imprecisos, de las dificultades en la clasificación de las observaciones y de la necesidad de redondear los números.

• Error Sistemático

  Es un error constante que se puede explicar y, a menudo, corregir.

• Error Aleatorio

  Es un error variable (varía) y tiene un valor medio de cero, lo que lo hace más difícil de predecir o corregir individualmente.

Tres Tipos de Errores de Selección

Estos errores afectan directamente la representatividad de la muestra:

• El Error de Cobertura

  Ocurre cuando el registro de la población que poseemos no es completo (por ejemplo, al estudiar familias de inmigrantes y no tener un censo exhaustivo).

• El Error de Muestreo

  Se produce cuando la muestra diseñada podría no representar bien la población a estudiar, incluso si el registro es completo.

• El Error de No Respuesta

  Se refiere a la ausencia de entrevistados potenciales, lo que puede sesgar los resultados si los que no responden difieren significativamente de los que sí lo hacen.

Ejemplo Práctico: Hipótesis y Variables

Consideremos la siguiente hipótesis para ilustrar la aplicación de variables:

Hipótesis: Un incremento de la presencia de las mujeres en el mercado de trabajo (tasa de ocupación) produce un cambio en la percepción del divorcio en España.

• Variable Dependiente: La percepción sobre el divorcio en España.
• Variable Independiente: La tasa anual de ocupación femenina.