Guía Completa del Método Científico y Test de Hipótesis

Pasos del Método Científico

Observación: Se observa y se describe la realidad observada.

Plantear un problema a investigar:

• Origen del problema
• Criterios de selección de un problema
• Criterios para una adecuada formulación: claridad, concisión y operatividad.
• Formulación del problema

Revisión de la literatura:

• Revisión conceptual
• Revisión fundamental

Objetivos/Hipótesis:

• Se establecen posibles causas que después habrá que conformar experimentalmente.
• Del planteamiento del problema se desprenden los objetivos/hipótesis.

Diseño: Define qué tipo de datos se obtendrán y qué análisis se realizarán con ellos.

Obtención y análisis de datos: Tras la obtención se procede a un análisis estadístico, mediante pruebas y test; por lo tanto, conocer si se cumplen o no los objetivos.

Discusión y conclusiones: Se interpretan los resultados obtenidos.

Informe de investigación: Se elabora un trabajo de investigación tipo, redactando ordenadamente los pasos del método científico.

Test de Hipótesis

Metodología de inferencia estadística que consiste en establecer una hipótesis nula (Ho) y su hipótesis alternativa correspondiente (Ha) y contrastar la Ho con los resultados y a partir de ahí decidir si la rechazamos o no. Está fuertemente asociado a 2 tipos de errores:

• Error tipo 1 (rechazar Ho siendo verdadera)
• Error tipo 2 (aceptar Ho siendo falsa)

Si p < 0.05 → se rechaza la Ho

Si p > 0.05 → no se puede rechazar la Ho

Dos muestras relacionadas, fórmulas Ho y Hi

Se contrasta la Ho de encontrar un resultado como el que se ha hallado bajo la Ho si fuese cierta. Se decide si se realiza...

Problema 2

Sabiendo que esta investigación es cuantitativa de razón, podemos usar la vía paramétrica.

Para las muestras relacionadas O1 y O2:

Tiene que cumplirse el prerrequisito de que sean normales. Para ello utilizaremos las pruebas de Kolmogorov-Smirnov (KS) y Shapiro-Wilk (SW) (Ho = O1 = N; Hi = O2 = N), estas pruebas darán un valor p, si la significación es < 0.05 rechazamos la hipótesis nula, y si es > 0.05 aceptamos.

• Si aceptamos la hipótesis nula, realizamos la prueba t (Ho = µO1 = µO2) para muestras relacionadas.
• Si rechazamos la hipótesis nula, realizamos las pruebas no paramétricas de Wilcoxon y la prueba de los signos (Ho = P(O1>O2) = P(O1

Para las muestras independientes O1 y O3; O2 y O4:

Como son cuantitativas de razón, tienen que cumplirse los prerrequisitos de normalidad y homogeneidad de varianzas.

• En la normalidad usamos KS y SW que darán un valor p, si la significación es menor que 0.05 rechazamos y si es mayor de 0.05 aceptamos.
• En la varianza usamos Levene, que tiene que ser iguales (σ²₁ = σ²₂). Si aceptamos la normalidad y la homogeneidad de varianzas, se hace una prueba t para muestras independientes, y si no se acepta se realiza la prueba no paramétrica de Mann-Whitney (similar a la de los signos).

Es cuantitativa de razón y se pueden hallar las medidas de tendencia central (media, mediana y moda), medidas de dispersión (desviación típica, varianza, amplitud, mínimo y máximo), distribución (asimetría y curtosis).

Comparación entre Cuestionarios y Entrevistas

Diferencias y Semejanzas entre la Investigación Experimental y la Metodología Observacional

Investigación experimental:

• Intenta establecer relaciones de causa-efecto.
• Se manipula una variable independiente para valorar su efecto sobre una variable dependiente.
• Es difícil establecer causa-efecto. Solo puede establecerse por la aplicación del razonamiento lógico en experimentos bien diseñados, que establece que no hay otra explicación razonable para los cambios de la variable dependiente excepto la manipulación de la variable independiente.

Metodología observacional:

• No se manipula la realidad, esta es natural y espontánea (describe la realidad tal como es).
• Puede ser cuantitativa o cualitativa.

Definición de Hipótesis y Teoría

Hipótesis: Una vez planteado el problema y revisada la literatura, el siguiente paso es preguntarse cuál o cuáles son las soluciones más probables. De entre estas soluciones posibles, se eligen las más plausibles y se procede a contrastarlas. La explicación o solución elegida se denomina hipótesis.

Teoría: Conjunto de hipótesis relacionadas que ofrecen una explicación verosímil de un fenómeno.

Definición de Fiabilidad y Simplicidad

Fiabilidad: Se refiere a la constancia para captar la relación entre las variables. Esto se favorece si se eligen valores adecuados en las variables. La fiabilidad de un diseño suele estimarse después de la repetición de su aplicación en situaciones similares. A partir de aquí sabemos si se obtienen los mismos resultados y si es fiable.

Simplicidad: El problema que se defina debe ser preciso y concreto, facilitando la búsqueda o elaboración de un diseño coherente con el problema investigado.

Clasificación de Hipótesis

Según su origen:

• Hipótesis inductiva: Surgen de las observaciones o reflexiones sobre la realidad, tratan de generalizar ciertas relaciones observadas. En la observación son probables las tendencias y se plantean hipótesis para comprobarlas. Tienen un poder explicativo limitado. Son prácticas y solucionan problemas concretos.
• Hipótesis deductiva: Pertenecen al campo teórico, se formulan por razonamiento deductivo de teorías. Se busca comprobar esas deducciones. Tienen más poder explicativo.

Según su concreción:

• Hipótesis conceptual: Expresa una relación conjetural entre dos o más variables.
• Hipótesis operativa: Se definen operativamente las variables y son necesarias para observar, medir o manipular variables.
• Hipótesis estadística: Relaciona variables en términos cuantitativos y estadísticos.

Explicación breve del Test de Hipótesis y gráfico representativo

El test de hipótesis es una herramienta estadística que permite tomar decisiones sobre una población a partir de la información proporcionada por una muestra. Se basa en la formulación de dos hipótesis: la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (Ha). La Ho representa la situación que se quiere refutar, mientras que la Ha representa la situación que se quiere probar.

Para realizar un test de hipótesis se calcula un estadístico de prueba a partir de los datos de la muestra. Este estadístico se compara con un valor crítico que se obtiene de una distribución teórica. Si el estadístico de prueba es más extremo que el valor crítico, se rechaza la Ho a favor de la Ha. En caso contrario, no se rechaza la Ho.

A continuación se muestra un gráfico representativo de las zonas de aceptación y rechazo de la Ho en un test de hipótesis bilateral:

En este gráfico, la línea vertical representa el valor crítico. La zona sombreada a la izquierda y a la derecha de la línea vertical representa la zona de rechazo de la Ho. La zona central representa la zona de aceptación de la Ho.