Hipótesis estadísticas y diseños de investigación: tipos, método científico y muestras

Definición de hipótesis estadística y tipos

Definición de hipótesis estadística y tipos. Se basa en la teoría o la práctica, es contrastable empíricamente, debe ser clara y sencilla, establecer relaciones entre variables y privilegiar la parsimonia. Funciones: indican qué investigar, qué datos recoger y cómo conectar creencias con la realidad. SUS. Hipótesis de investigación. EST. Afirmación de uno o más parámetros.

Tipos de enunciado

• Enunciado de implicación general (Si … entonces …).
• Enunciado matemático (Y = f(x)).

Tipos de hipótesis

• Origen: hipótesis inductivas, hipótesis deductivas.
• Investigación: sustantivas o de investigación; hipótesis estadística: H0: hipótesis nula, H1: hipótesis alternativa.
• Número de variables y su relación:
  • a. Descriptivas de una sola variable.
  • b. Descriptivas que relacionan dos o más variables.
  • c. Relación de dos o más variables.
  • d. Diferencia o intervención.
  • e. Diferencia en la investigación ex post facto.

Método científico

Método científico: Pasos: observación, hipótesis, conclusiones, observación, nuevas hipótesis. Conocimiento científico: sentido común + conocimiento reflexivo y constatación empírica.

Características del conocimiento científico

• Basado en preguntas.
• Objetivo.
• Metódico.
• Sistemático.
• Contrastable.
• Fáctico.
• Racional.
• Comunicable.
• Analítico.
• Replicable.
• Crítico.
• Cíclico.

Diseños de investigación

Diseños pre-experimentales: principales características

• Un solo grupo con postest: (X O).
• Un solo grupo con pretest y postest: (O1 X O2).
• Dos grupos con postest al grupo experimental y al grupo de control: (X O1) / O2.

Diseños experimentales

• Diseño con postest con grupo de control.
• Diseño pretest-postest con grupo de control.
• Diseño Solomon.

Diseños cuasi-experimentales

• Diseño con grupo de control no equivalente y pretest: (O1 X O2 / O3 O4).
• Diseño de series temporales: (OOO X OOO).
• Diseño compensado: (A X1 O X2 O X3 O), (B X3 O0 X1 O X2 O), (C X2 O X3 0 X1 0).

Universo, población y muestra

• Universo: conjunto de todos los elementos que poseen las mismas características definidas en el problema de investigación.
• Población: conjunto del universo identificado o censado.
• Muestra: subconjunto grupal de la población que se va a estudiar.
• Elemento muestral: unidad más pequeña de la muestra (individuo, familia, centro, etc.).

Método y metodología

Método: es el camino que se ha de seguir. Es el conjunto de procedimientos que permiten abordar un problema concreto de investigación con el fin de lograr unos objetivos determinados.

Metodología: aspira a comprender los procesos de investigación. Se ocupa de los componentes objetivos de la ciencia.

Observación como método

Observación como método: proceso cuya función es recoger información sobre un objetivo. Etapas: formulación del problema y delimitación de los objetivos, recogida de datos y su optimización, análisis de datos, interpretación de los resultados.

Investigación-acción

Investigación‑acción: es un proceso reflexivo que vincula dinámicamente la investigación, la acción y la formación, realizado por profesionales acerca de su propia práctica.

Características

• Participativa.
• Colaborativa.
• Autocrítica.
• Sistemática.
• Induce a teorizar.
• Somete a prueba las prácticas.
• Crítica.
• Procede introducir cambios.
• Se inicia en pequeños ciclos.
• Propósito: mejorar la práctica.

Pasos del informe de investigación‑acción

• Portada.
• Resumen.
• Índice.
• Introducción.
• Cuerpo del informe (capítulos: foco, contexto, método de indagación, proyecto, significación).
• Bibliografía.
• Anexos.

Modelo Gibbs

Modelo Gibbs: Investigación‑acción = ciclo de aprendizaje experiencial. Pasos: desarrollar un plan, actuar para llevar a cabo el plan, observar los efectos, reflexionar sobre los efectos.