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102 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
Objetivos de aprendizaje
Al terminar este capítulo, el alumno será capaz de:
- Comprender los conceptos de hipótesis, variable, definición conceptual y definición operacional de una variable.
- Conocer y entender los diferentes tipos de hipótesis.
- Aprender a deducir y formular hipótesis, así como a definir de manera conceptual y operacional las variables contenidas en una hipótesis.
- Responder las inquietudes más comunes en torno a las hipótesis.
Síntesis
En el capítulo se explica que en este punto de la investigación resulta necesario analizar si es conveniente formular hipótesis, dependiendo del alcance inicial del estudio (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo). Asimismo, se define qué es una hipótesis, se presen- ta una clasificación de los tipos de hipótesis, se precisa el concepto de variable y se explican maneras de deducir y formular hipótesis. Además, se establece la relación entre el plantea- miento del problema, el marco teórico y el alcance del estudio, por un lado, y las hipótesis, por el otro.
Paso 5 Establecimiento de las hipótesis
- Analizar la conveniencia de formular o no hipótesis que orien- ten el resto de la investigación. - Formular las hipótesis de la investigación, si se ha conside- rado conveniente. - Precisar las variables de las hipótesis. - Definir conceptualmente las variables de las hipótesis. - Definir operacionalmente las variables de las hipótesis.
Las hipótesis son el centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo. Roberto Hernández-Sampieri
capítulo Formulación de hipótesis
Proceso de investigación cuantitativa
¿De dónde surgen las hipótesis? 103
Nota: El desarrollo del tema hipótesis estadísticas lo puede consultar al inicio del capítulo 8 del centro de recursos en línea anexo: “Análisis estadístico: segunda parte”.
del que se deriva(n)
Tipos Se formulan según el alcance del estudio en:
permite revisar y afinar el
El desarrollo de la perspectiva teórica
Planteamiento del problema
Exploratorio
Descriptivo
Correlacional
Explicativo
- No se formulan
- Cuando se pronostica un hecho o dato
- Se formulan hipótesis correlacionales
- Se formulan hipótesis causales
Hipótesis Son explicaciones tentativas de la relación entre dos o más variables Sus funciones son:
- Guiar el estudio
- Proporcionar explicaciones
- Apoyar la prueba de teorías
- Descriptivas de un valor o dato pronosticado
- Correlacionales
- De la diferencia de grupos
- Causales
- Mismas opciones que las hipótesis de investigación
- Mismas opciones que las hipótesis de investigación
- De estimación
- De correlación
- De diferencia de medias
De investigación
Nulas
Alternativas
Estadísticas*
Características
- Referirse a una situación real
- Sus variables o términos deben ser comprensibles, precisos y concretos
- Las variables deben ser definidas conceptual y operacionalmente
- Las relaciones entre variables deben ser claras y verosímiles
- Los términos o variables, así como las relaciones entre ellas, deben ser obsevables y medibles
- Deben relacionarse con técnicas disponibles para probarse
¿De dónde surgen las hipótesis? 105
1
tesis es diferente de la afirmación de un hecho. Si alguien establece la siguiente hipótesis (refiriéndose a un país determinado): “las familias que viven en zonas urbanas tienen menor número de hijos que las familias que viven en zonas rurales”, ésta puede ser o no comprobada. En cambio, si una persona sostiene lo anterior basándose en información de un censo poblacional reciente de ese país, no esta- blece una hipótesis, sino que afirma un hecho. En el ámbito de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados. Una vez que se prueba una hipótesis, tiene un impacto en el conocimiento disponible que puede modifi- carse y por consiguiente, pueden surgir nuevas hipótesis (Davis, 2008 e Iversen, 2003). Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, y abarcar dos o más variables; pero en cualquier caso son sólo afirmaciones sujetas a comprobación empírica, es decir, a verificación en la realidad.
Hipótesis
- “La proximidad geográfica entre los hogares de las parejas de novios está vinculada positivamente con el nivel de satisfacción que les proporciona su relación.” - “La incidencia de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que entre los no fumadores.” - “A mayor variedad en el trabajo, habrá mayor motivación intrínseca para cumplirlo.” Observe que, por ejemplo, la primera hipótesis vincula dos variables: “proximidad geográfica entre los hogares de los novios” y “nivel de satisfacción en la relación”.
Ejemplo
¿Qué son las variables?
En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. 2 Ejemplos de variables son el género, la presión arterial, el atractivo físico, el aprendizaje de con- ceptos, la religión, la resistencia de un material, la masa, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. El concepto de variable se aplica a personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren diversos valores respecto de la variable referida. Por ejemplo, la inteligencia, ya que es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia; no todas las personas la poseen en el mismo nivel, es decir, varían en inteligencia. Otros ejemplos de variables son: el rendimiento de cierta especie de semilla, la eficacia de un procedimiento de construcción, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad y otros. En todos los casos se producen variaciones. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría. En este caso, se les suele deno- minar constructos o construcciones hipotéticas.
¿De dónde surgen las hipótesis?
En el enfoque cuantitativo, y si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan del planteamiento del problema y del marco teórico (de un postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investiga- ción y de estudios revisados o antecedentes consultados). Existe, pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al formular las hipó- tesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.
Variable Propiedad que tiene una variación que puede medirse u observarse.
(^2) En esta concepción coinciden diversos autores como Peters (2014), Creswell (2013a), Iversen (2003) y Williams (2003).
106 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
Por otra parte, durante el proceso quizá se nos ocurran otras hipótesis que no estaban contempla- das en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones, ideas o experiencias; discusiones con profesores, colegas o expertos en el área; incluso, “de analogías, al descubrir semejanzas entre la infor- mación referida a otros contextos y la que poseemos para nuestro estudio” (Rojas, 2001). Este último caso ha ocurrido varias veces en las ciencias. Por ejemplo, algunas hipótesis en el área de la comuni- cación no verbal sobre el manejo de la territorialidad humana surgieron de estudios del tema, pero realizados en animales; algunas concepciones de la teoría del campo o psicología topológica (cuyo principal exponente fue Kurt Lewin) tienen antecedentes en la teoría del comportamiento de los campos electromagnéticos. Las hipótesis de la teoría Galileo —propuestas por Joseph Woelfel y Edward L. Fink (1980)— para medir el proceso de la comuni- cación, tienen orígenes importantes en la física y otras ciencias exactas (las dinámicas del “yo” se apoyan en nociones del álge- bra de vectores). Asimismo, a veces la experiencia y la observación constante ofrecen materia potencial para el establecimiento de hipótesis importantes, y lo mismo se dice de la intuición. Desde luego, cuanto menor apoyo empírico previo tenga una hipótesis, se deberá tener mayor cuidado en su elaboración y evaluación. No es aceptable formular hipótesis de manera superficial. Establecer hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura puede conducirnos a errores como postular algo demasiado compro- bado o algo que ha sido rechazado contundentemente. Un ejemplo burdo, pero ilustrativo sería pretender establecer la siguiente hipótesis: “Los seres humanos pueden volar por sí mismos, únicamente con su cuerpo”.
¿Qué características debe tener una hipótesis?
1. La hipótesis debe referirse a una situación “real”. Como argumenta Castro-Rea (2009), las hipó- tesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un contexto bien definidos. Por ejemplo, una hipótesis relativa a alguna variable del comportamiento gerencial (digamos, la motivación) deberá someterse a prueba en una situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existen- tes). En ocasiones, en la misma hipótesis se hace explícita esa realidad (por ejemplo, “los niños guatemaltecos que viven en zonas urbanas imitarán más la conducta violenta de la televisión, que los niños guatemaltecos que viven en zonas rurales”), y otras veces la realidad se define por medio de explicaciones que acompañan a la hipótesis. Así, la hipótesis: “cuanto mayor sea la realimen- tación sobre el desempeño en el trabajo que proporcione un gerente a sus supervisores, más elevada será la motivación intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales”, no explica qué gerentes, de qué empresas. Y será necesario contextualizar la realidad de dicha hipótesis; afirmar, por ejem- plo, que se trata de gerentes de todas las áreas, de empresas exclusivamente industriales con más de mil trabajadores y ubicadas en Medellín, Colombia. Es muy frecuente que cuando nuestras hipótesis provienen de una teoría o una generaliza- ción empírica (afirmación comprobada varias veces en “la realidad”), sean manifestaciones con- textualizadas o casos concretos de hipótesis generales abstractas. La hipótesis: “a mayor satisfacción laboral mayor productividad” es general y susceptible de someterse a prueba en diversas realida- des (países, ciudades, parques industriales o aun en una sola empresa; con directivos, secretarias u obreros, etc.; en empresas comerciales, industriales, de servicios o combinaciones de estos tipos, giros o de otras características). En estos casos, al probar nuestra hipótesis contextualizada apor- tamos evidencia en favor de la hipótesis más general. 2. Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos que sea posible. Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis. Así, globalización de
Las hipótesis pueden surgir por analogía, al aplicar información a otros contextos, como la teoría del campo en psicología, que surgió de la teoría del comportamiento de los campos electromag- néticos. Éstos también forman las auroras boreales.
108 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica^3
Estas hipótesis se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Pero cabe comentar que no en todas las investiga- ciones descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales (“la ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada”; “durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementarán entre 50 y 70%”; “la motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas industriales de Valencia, Venezuela, disminuirá”; “el número de tratamientos psicoterapéuticos aumentará en las urbes sudamericanas con más de tres millones de habitantes”). No es sencillo realizar estimaciones precisas sobre ciertos fenómenos.
Hipótesis correlacionales
Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales (“el tabaquismo está relacionado con la presencia de padecimientos pulmonares”; “la administración de ciertos medicamentos se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los dientes”). Sin embargo, las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcial- mente explicativo. En los siguientes ejemplos no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego, es diferente formular hipótesis en las que dos o más variables están vinculadas, que conjeturar cómo son estas relaciones. En el capítulo 10, “Análisis de los datos cuantitativos”, se explica más a fondo el tema de la correlación y los tipos de correlación entre variables.
Es necesario agregar lo siguiente: en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es importante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad). Es lo mismo indicar “a mayor X , mayor Y ”; que “a mayor Y , mayor X ”; o “a mayor X , menor Y ”; que “a menor Y , mayor X ”.
Hi: “El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años será de 20% el próximo año” (en un contexto específico como una ciudad o un país). Hi: “La inflación del próximo semestre no será superior a 3%”.
Ejemplo
“A mayor exposición de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales para establecer contacto sexual”. (Aquí la hipótesis nos indica que cuando una variable aumenta, la otra también y viceversa, cuando una variable disminuye, la otra des- ciende.) “A mayor autoestima, habrá menor temor al éxito”. (Aquí la hipótesis nos señala que cuando una variable aumenta, la otra disminuye; y si ésta disminuye, aquélla aumenta.) “Las telenovelas latinoamericanas muestran cada vez mayor contenido sexual en sus escenas”. (En esta hipótesis se correlacionan las dos variables siguientes: época o tiempo en que se producen las telenovelas y contenido sexual.)
Ejemplo
3
(^3) Algunos investigadores consideran a estas hipótesis afirmaciones univariadas. Argumentan que no se relacionan variables. Opinan que, más que relacionar las variables, se está planteando cómo se va a manifestar una variable en una constante (después de todo, el grupo medido de personas u objetos es constante). Este razonamiento tiene cierta validez, por ello, lo dejamos al criterio de cada lector.
¿Qué son las hipótesis de investigación? 109
Como aprendimos desde pequeños: “el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis)”. Desde luego, esto ocurre en la correlación, pero no en las relaciones de causalidad, donde vamos a ver que sí importa el orden de las variables. Pero en la correlación no hablamos de variable independiente (causa) y dependiente (efecto). Cuando sólo hay correlación, estos términos carecen de sentido. Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar cuál es la variable independiente y cuál la dependiente en toda hipótesis. Ello es un error; únicamente en hipótesis causales se puede hacer esto. Por otro lado, es común que, cuando en la investigación se pretende correlacionar diversas varia- bles, se tengan varias hipótesis y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si qui- siéramos relacionar las variables atracción física, confianza, proximidad física y equidad en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.
“Quienes logran más altas puntuaciones en el examen de estadística tienden a alcanzar las puntuaciones más elevadas en el examen de economía” es igual a: “los que logran tener las puntuaciones más elevadas en el examen de economía son quienes tienden a obtener más altas puntuaciones en el examen de estadística”.
Ejemplo
H 1 : “A mayor atracción física, menor confianza” H 2 : “A mayor atracción física, mayor proximidad física” H 3 : “A mayor atracción física, mayor equidad” H 4 : “A mayor confianza, mayor proximidad física” H 5 : “A mayor confianza, mayor equidad” H 6 : “A mayor proximidad física, mayor equidad”
Ejemplo
Estas hipótesis deben contextualizarse en su realidad (con qué parejas) y someterse a prueba empírica.
Hipótesis de la diferencia entre grupos
Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Por ejemplo, supon- gamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuyo objetivo es per- suadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, tiene una eficacia diferente que uno a colores. Su pregunta de investigación sería: un comercial de televisión con el mensaje de persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, ¿es más eficaz si está en blanco y negro que si está a colores? Y su hipótesis quedaría formulada así:
Otros ejemplos de este tipo de hipótesis son los siguientes:
Hi: “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comer- cial televisivo a colores, que el efecto en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro”.
Ejemplo
Hi: “Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja, que las adolescentes a las suyas.” Hi: “El tiempo que tardan en mostrar síntomas de sida las personas contagiadas por transfusión sanguínea, es menor que el de las que adquieren el VIH por transmisión sexual.”
Ejemplo
3
3
3
3
¿Qué son las hipótesis de investigación? 111
Correlación y causalidad son conceptos asociados, pero distintos. Si dos variables están correla- cionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra. Supongamos que una empre- sa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo. Entonces, lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión. Después, se observa un aumento en las ventas del produc- to. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento de las ventas; pero si no se demuestra la causalidad, no es posible asegurar que la cam- paña haya provocado tal incremento. Quizá la campaña sea la causa del aumento, pero tal vez la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor, o bien todas pueden ser las causas. Otro caso es el que se explicó en el capítulo anterior, cuando la estatura parecía estar correlacio- nada con la inteligencia en los niños (los de mayor estatura sacaban mejores calificaciones en la prue- ba de inteligencia). Pero la realidad fue que la maduración era la variable que estaba relacionada con la respuesta a una prueba de inteligencia (más que a la inteligencia en sí). La correlación no tenía sentido; mucho menos lo tendría establecer una causalidad, al afirmar que la estatura es causa de la inteligencia o que, por lo menos, influye en ella. Es decir, no todas las correlaciones tienen sentido y no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene una correlación se asumiera la causalidad, ello equivaldría a decir que cada vez que se observa a una señora y a un niño juntos se supusiera que ella es su madre, cuando puede ser su tía, una vecina o una señora que por azar se colocó muy cerca del chico. Para establecer causalidad, primero debe haberse demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo, los cambios en la causa tienen que provocar cambios en el efecto. Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como variables independientes y a los efectos como variables dependientes. Únicamente es posible hablar de variables independientes y depen- dientes cuando se formulan hipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuan- do en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia supuesta en la hipótesis. A continuación se exponen distintos tipos de hipótesis causales:
1. Hipótesis causales bivariadas. En éstas se plantea una relación entre una variable independien- te y una variable dependiente. Por ejemplo: “el consumo diario y permanente de selenio como suplemento alimenticio reduce el crecimiento de los tumores cancerígenos en mujeres que se encuentran en la etapa inicial de la enfermedad” (vea la figura 6.2).
Figura 6.2 Esquema de relación causal bivariada.
2. Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre diversas variables independientes y una dependiente, una independiente y varias dependientes o diversas variables independientes y varias dependientes.
X (Usualmente la variable independiente se simboliza comoX en hipótesis causales, mientras que en hipótesis correlacionales no significa variable independiente, puesto que no hay supuesta causa)
Y (Variable dependiente, se simboliza comoY)
“La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, así como el tipo de liderazgo que se ejer- za dentro del grupo, determinan la eficacia de éste para alcanzar sus principales metas” (figura 6.3).
Ejemplo
Consumo de selenio Crecimiento de los tumores cancerígenos
112 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
“La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la realimentación proveniente del desarrollo de éste, generan mayor motivación intrínseca y satisfacción laborales” (figura 6.4).
Ejemplo
“La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores, cuando se administra de acuerdo con el desem- peño” (figura 6.5).
Ejemplo
Figura 6.4 Esquema de relación causal multivariada con dos variables dependientes.
Otro ejemplo sería: “El momento de flexión residual y la resistencia a la cizalladura en las vigas de concreto reforzado dañadas por los incendios son factores que determinan la seguridad de la estructura” (dos variables independientes y una dependiente). Las hipótesis multivariadas pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en las que ciertas variables intervienen y modifican la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).
X 1 Y 1
Y 2
X 2
X 3
Simbolizadas como:
Independientes (^) Dependientes Variedad en el trabajo
Autonomía en el trabajo
Motivación intrínseca
Satisfacción laboral Retroalimentación proveniente del trabajo
Figura 6.3 Esquema de relación causal multivariada.
Simbolizadas como: X 1
X 2
X 3
Y
Independientes Dependiente
Efectividad en el logro de las metas primarias
Cohesión
Centralidad
Tipo de liderazgo
114 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
¿Qué son las hipótesis nulas? 6 Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. 7 Si la hipótesis de investigación propone: “los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”, la hipótesis nula postularía: “los adolescentes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipó- tesis nulas es similar a la tipología de las hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de un valor o dato pronosticado, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simboli- zan así: Ho. Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas que corresponden a ejemplos de hipótesis de inves- tigación que se mencionaron.
¿Qué son las hipótesis alternativas? Como su nombre lo indica, son posibilidades alternas de las hipótesis de investigación y nula: ofrecen una descripción o explicación distinta de las que proporcionan éstas. Si la hipótesis de investigación establece: “esta silla es roja”, la nula afirmará: “esta silla no es roja”, y podrían formularse una o más hipó- tesis alternativas: “esta silla es azul”, “esta silla es verde”, “esta silla es amarilla”, etc. Cada una constituye una descripción distinta de las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula. Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de investigación y nula. De no ser así, no deben establecerse.
Hipótesis nulas Proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables.
Hipótesis alternativas Son posibilida- des diferentes o “alternas” de las hipótesis de investigación y nula.
Ho: “El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, no será de 20% el próximo año.” Ho: “La administración de medicamentos no se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los dientes.” Ho: “Las escenas de la telenovela La verdad de Paola no presentarán mayor contenido sexual que las de la telenovela Sentimientos de Christian , ni éstas tendrán mayor contenido sexual que las escenas de la tele- novela Mi último amor, Mariana. ” Esta hipótesis niega la diferencia entre grupos y también podría formu- larse así: “No existen diferencias en el contenido sexual entre las escenas de las telenovelas La verdad de Paola , Sentimientos de Christian y Mi último amor, Mariana ”. O bien: “El contenido sexual de las teleno- velas La verdad de Paola , Sentimientos de Christian y Mi último amor, Mariana es el mismo”. Ho: “La satisfacción sobre la calidad del diseño ambiental del interior de la oficina donde se labora no incre- menta la satisfacción general del espacio de trabajo por parte de sus ocupantes ni su desempeño laboral” (hipótesis que niega la relación causal).
Ejemplo
(^6) El sentido que en este libro se da a la hipótesis nula es el más común, el de negación de la hipótesis de investigación (Babbie, 2012; Sulli- van, 2009; Lavrakas, 2008 y Voi, 2003), el cual fue propuesto por Fisher (1925). No se plantean otras connotaciones o usos del término (por ejemplo, especificar un parámetro de cero) porque se generarían confusiones entre estudiantes que se inician en la investigación. Para aquellos que deseen conocer más del tema, se recomiendan las siguientes fuentes: Krueger (2006), Van Dalen y Meyer (1994, pp. 403-404) y, sobre todo, Henkel (1976, pp. 34-40). (^7) La hipótesis nula es un componente esencial de la prueba de hipótesis en la investigación. Es relevante cuando se efectúan mediciones y las hipótesis han sido derivadas de teorías y tienen que ser probadas. La hipótesis de investigación define cierto patrón que se encontrará en los datos, y el análisis estadístico se diseña para evaluar el grado al cual la evidencia de las medidas recogidas apoya la existencia de ese patrón. La hipótesis nula es la hipótesis que indica que el patrón encontrado en los datos simplemente se debe a la casualidad (Krueger, 2006; Voi, 2003).
¿En una investigación se formulan hipótesis de investigación, nula y alternativa? 115
En este último ejemplo de los jóvenes, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:
Hi: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la vota- ción total”. Ho: “El candidato A no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 60% de la votación total”. Ha: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más de 60% de la votación total”. Ha: “El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos de 50% de la vota- ción total”.
Ejemplo
Hi: “Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las jóvenes”. Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las jóvenes”. Ha: “Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las jóvenes”.
Ejemplo
Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia o le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las jóvenes”.
Ejemplo
No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativa, puesto que las hipótesis de investi- gación y nula abarcan todas las posibilidades. Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación además de la hipótesis de investigación original.
¿En una investigación se formulan hipótesis de
investigación, nula y alternativa?
Al respecto no hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los investigadores. Se puede leer un artículo de alguna revista científica en la que sólo se formule la hipótesis de investigación, y podemos encontrar un artículo en otra revista en la que únicamente se plantea la hipótesis nula. Asimismo, podemos descubrir artículos en una tercera revista, en los cuales se establezcan las hipótesis de inves- tigación y nula, pero no las alternativas y, en fin, en una cuarta publicación podemos ver otro artícu- lo que contenga las hipótesis de investigación, nulas y alternativas, etc. Esta situación es similar en reportes académicos (como tesis) y no académicos. La opción tal vez más común es incluir únicamente la o las hipótesis de investigación (Degelman, 2005, consultor de la American Psychological Association). Algunos investigadores sólo enuncian la hipótesis nula o de investigación presuponiendo que quien lea su reporte deducirá la hipótesis con- traria. La American Psychological Association (APA, 2011) recomienda, para decidir qué tipo de hipó- tesis deben incluirse en el informe, que se consulten los manuales o a un asesor calificado de su uni- versidad o las normas de publicaciones de los estilos APA, Vancouver, Harvard y otros, los cuales se comentan en el capítulo 11 de esta obra. Desde luego, siempre se tienen presentes todos los tipos de hipótesis aunque sólo se escriba uno.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis? 117
totalmente desconocida del género opuesto, tratáramos de conjeturar qué tan simpática es, qué inte- reses y valores tiene, etc. Ni siquiera podríamos anticipar qué tan atractiva nos va a resultar, y tal vez en una primera cita nos dejemos llevar por nuestra imaginación. Pero en una investigación esto no debe ocurrir. Si se nos proporciona más información (lugares a donde le agrada ir, ocupación, reli- gión, nivel socioeconómico, tipo de música que le gusta y grupos de los que es miembro), podemos plantearnos hipótesis en mayor medida, aunque nos basemos en estereotipos. Y si nos dieran infor- mación muy personal e íntima sobre ella, podríamos sugerir hipótesis acerca de qué clase de relación vamos a establecer con esa persona y por qué (explicaciones tentativas).
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Como se ha dicho, en el proceso cuantitativo las hipótesis se someten a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas, de acuerdo con lo que el investigador observa. De hecho, para esto se formulan en la tradición deductiva. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular. Desde el punto de vista técnico, no se acepta una hipótesis por medio de un estudio, sino que se aporta evidencia a favor o en contra. 8 Cuantas más investigacio- nes apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá y, por supuesto, será válida para el contexto (lugar, tiempo y participantes, casos o fenómenos) en que se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente. Las hipótesis, en el enfoque cuantitativo, se someten a prueba en la “realidad” cuando se imple- menta un diseño de investigación, se recolectan datos con uno o varios instrumentos de medición, y se analizan e interpretan esos mismos datos.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
Es posible que alguien piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro qué valor tienen las hipótesis para la investigación. Sin embargo, creemos que es necesario ahondar un poco más en este punto, mencionando las principales funciones de las hipótesis.
1. En primer lugar, son las guías de una investigación en el enfoque cuantitativo. Formularlas nos ayuda a saber lo que tratamos de buscar, de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son como los objetivos de un plan administrativo: las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a los problemas de investigación. Si de hecho lo son o no, es la tarea del estudio (Castro-Rea, 2009). 2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada vez que una hipótesis recibe evidencia empírica a favor o en contra, nos dice algo acerca del fenómeno con el que se asocia o hace referencia. Si la evidencia es a favor, la información sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes. 3. La tercera función es probar teorías. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia positiva, la teoría va haciéndose más sólida; y cuanto más evidencia haya a favor de aquéllas, más evidencia habrá a favor de ésta. 4. Una cuarta función consiste en sugerir teorías. Diversas hipótesis no están asociadas con ninguna teoría; pero llega a suceder que como resultado de la prueba de una hipótesis, se pueda formular una teoría o las bases para ésta.
(^8) Aquí se ha preferido evitar la exposición sobre la lógica de la prueba de hipótesis, la cual indica que la única alternativa abierta en una prueba de significancia para una hipótesis, radica en que se puede rechazar una hipótesis nula o equivocarse al rechazarla. Pero la frase “equivocarse al rechazar” no es sinónimo de aceptar. La razón para no incluir esta perspectiva reside en que, el hacerlo, podría confundir más que esclarecer el panorama al que se inicia en el tema. A quien desee ahondar en la lógica de la prueba de hipótesis, le recomendamos acudir a Martin y Bridgmon (2012), Blaikie (2007 y 2000), Chalmers (1999) y especialmente a Henkel (1976, pp. 34-35), así como otras referencias que sustentan desde la epistemología las posiciones al respecto, como Popper (1992 y 1996) y Hanson (1958).
118 Capítulo 6 Formulación de hipótesis
¿Qué ocurre cuando no se aporta evidencia a favor de las hipótesis de investigación? No es raro escuchar una conversación como la siguiente entre dos pasantes que acaban de analizar los datos de su tesis (que es una investigación): Elisa: Los datos no apoyan nuestras hipótesis. Gabriel: ¿Y ahora qué vamos a hacer? Nuestra tesis no sirve. Elisa: Tendremos que hacer otra tesis. No siempre los datos y resultados apoyan las hipótesis. Pero el hecho de que éstos no aporten evidencia en favor de las hipótesis planteadas de ningún modo significa que la investigación carezca de utilidad. Recordemos que en la investigación el fin último es el conocimiento y, en este sentido, también los datos en contra de una hipótesis ofrecen entendimiento. Lo importante es analizar por qué no se aportó evidencia a favor de las hipótesis. A propósito, conviene citar a Van Dalen y Meyer (1994, p. 193): Para que las hipótesis tengan utilidad, no es necesario que sean las respuestas correctas a los problemas planteados. En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna de ellas proporcione una solución satisfactoria del problema. Al eliminar cada una de las hipótesis, va estrechando el campo en el cual deberá hallar la respuesta. Y agregan: La prueba de “hipótesis falsas” [que nosotros preferimos llamar hipótesis que no recibieron evidencia empírica ] también resulta útil si dirige la atención del investigador hacia factores o relaciones insospe- chadas que, de alguna manera, podrían ayudar a resolver el problema. La American Psychological Association (2011) señala que en los reportes o informes de resulta- dos se mencionen todos los resultados relevantes, incluyendo aquellos que contradigan las hipótesis.
¿Deben definirse las variables de una hipótesis como parte de su formulación? Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables incluidos en ella. Esto es necesario por varios motivos:
1. Para que el investigador, sus colegas, los lectores del estudio y, en general, cualquier persona que consulte la investigación le dé el mismo significado a los términos o variables de las hipótesis, es común que un mismo concepto se emplee de maneras distintas. El término “novios” puede sig- nificar para alguien una relación entre dos personas de género opuesto que se comunican con la mayor frecuencia que les es posible, que cuando están juntos se besan y se toman de la mano, que se sienten atraídos en lo físico y comparten entre sí información que nadie más posee. Para otros significaría una relación entre dos personas de género diferente que tiene como finalidad contraer matrimonio. Para un tercero, una relación entre dos individuos de género distinto que mantie- nen relaciones íntimas, y alguien más podría tener otra concepción. Y en caso de que se pensara llevar a cabo un estudio con parejas de novios, no sabríamos con exactitud quiénes se incluirían en éste y quiénes no, a menos que se definiera con la mayor precisión posible el concepto de “novios”. Términos como “actitud”, “inteligencia” y “aprovechamiento” llegan a tener varios sig- nificados o definirse de diversas formas. 2. Asegurarnos de que las variables pueden ser medidas, observadas, evaluadas o inferidas, es decir, que de ellas se pueden obtener datos en la realidad. 3. Confrontar nuestra investigación con otras similares. Si tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber “si hablamos de lo mismo”. Si la comparación es positiva, confrontaremos los resultados de nuestra investigación con los resultados de las demás.
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Definiciones operacionales Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoria- les, las cuales indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado (Reynolds, 1986, p. 52). En otras palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable e interpretar los datos obtenidos (Hernández- Sampieri et al. , 2013). Una definición operacional nos dice que para recoger datos respecto de una variable, hay que hacer esto y esto otro, además articula los procesos o acciones de un concepto que son necesarios para identificar ejemplos de éste (MacGregor, 2006). Así, la definición operacional de la variable “temperatura” sería el termómetro y la escala elegida (por ejemplo, grados centígrados); e “inteligencia” se definiría operacionalmente como las respuestas a una determinada prueba de inte- ligencia (por ejemplo: Stanford-Binet o Wechsler). Con respecto a la “satisfacción sexual de adultos”, hay varias definiciones operacionales para medir este constructo: la escala de satisfacción con la vida sexual ( The Satisfaction With Sex Life Scale, SWSLS) (Neto, 2012); Inventario de satisfacción sexual de Golombok y Rust ( Golombok Rust Inventory of Sexual Satisfaction , GRISS) (Rust y Golombok, 1986; Meston y Derogatis, 2002) y el inventario de satisfacción sexual (Álvarez-Gayou Jurgenson et al ., 2005), 9 para ambos géneros. La variable “ingreso familiar” podría operacionalizarse al preguntar sobre el ingreso personal de cada uno de los miembros de la familia y luego sumar las cantidades que cada quien indicó. El atrac- tivo físico en un certamen de belleza se operacionaliza al aplicar una serie de criterios que un jurado utiliza para evaluar a las candidatas; los miembros del jurado otorgan una calificación a las conten- dientes en cada criterio y después obtienen una puntuación total del atractivo físico. Casi siempre se dispone de varias definiciones operacionales (o formas de operacionalizar) de una variable. Para definir operacionalmente la variable “personalidad” se cuenta con diversas alternativas: las pruebas psicométricas, como las diferentes versiones del Inventario Multifacético de la Personalidad Minnesota (MMPI); pruebas proyectivas como el test de Rorschach o el test de apercepción temática (TAT), etcétera. Es posible medir la ansiedad de un individuo por medio de la observación directa de los expertos, quienes juzgan el nivel de ansiedad de esa persona; con mediciones fisiológicas de la actividad del sistema psicológico (presión sanguínea, respiraciones, etc.) y con el análisis de las respuestas a un cuestionario de ansiedad (Reynolds, 1986, p. 52). El aprendizaje de un alumno en un curso de investigación se mediría con el empleo de varios exámenes, un trabajo, o una combinación de exámenes, trabajos y prácticas. Algunos ejemplos de definiciones operacionales se incluyen en la tabla 6.4 (se muestran única- mente los nombres y algunas características).
Tabla 6.4 Ejemplos de definiciones operacionales Variable Definición operacional Inteligencia emocional EIT ( Emotional Intelligence Test ). Prueba con 70 ítems o reactivos. Aceleración Acelerómetro con su escala en unidades “g”. Abuso sexual infantil Children´s Knowledge of Abuse Questionnaire-Revised (CKAQ-R). Versión en español. El CKAQ-R tiene 35 preguntas a responder como verdadero-falso, y cinco extras para ser administradas a niñas y niños de ocho años en adelante. Puede ser aplicado a cualquier infante sin previa instrucción. Clima organizacional Escala Clima-UNI con 73 ítems para medir las siguientes dimensiones del clima organiza- cional: moral, apoyo de la dirección, innovación, percepción de la empresa-identidad- identificación, comunicación, percepción del desempeño, motivación intrínseca, autonomía, satisfacción general, liderazgo, visión y recompensas o retribución.
Definición operacional Conjunto de procedimientos y actividades que se desarrollan para medir una variable.
(^9) El desarrollo de esta definición operacional de satisfacción sexual lo podrá encontrar el lector en el ejemplo 4 del centro de recursos en línea y descargarlo (en Material complementario S Ejemplos S Diseño de una escala autoaplicable para la evaluación de la satisfacción sexual en hombres y mujeres mexicanos).
( continúa )
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Variable Definición operacional Satisfacción con la calidad de los muebles de oficina
Grado de satisfacción con: a ) el confort del mobiliario personal para trabajar (silla, escritorio, computadora, equipo, etc.); b ) la capacidad de ajuste y adaptabilidad de los muebles y c ) los colores y texturas del piso, los muebles y los acabados de las superficies (mediante escalas de tipo Likert: “muy satisfecho”, “satisfecho”, “insatisfecho” y “muy insatisfecho” en cada rubro, las cuales se explican en el capítulo 9 de este libro: “Recolección de los datos cuantitativos”) (Lee y Guerin, 2009). Crecimiento de los tumores cancerígenos
Mamografías comparativas y, recientemente, con modelos de una función continua del tamaño del tumor que consideran volumen, diámetro y tiempo, así como edad y datos de la población donde se efectúa el estudio (ritmo de crecimiento) (Weedon-Fekjær, Lindqvist, Vatten, Aalen y Tretli, 2008).
Cuando el investigador dispone de varias opciones para definir operacionalmente una variable, debe elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor su esencia, se adecue más a su contexto y sea más precisa. O bien, una mezcla de tales alternativas. Los criterios para evaluar una definición operacional son básicamente cuatro: adecuación al con- texto, capacidad para captar los componentes de la variable de interés, confiabilidad y validez. De ellos se hablará en el capítulo 9, “Recolección de los datos cuantitativos”. Una correcta selección de las definiciones operacionales disponibles o la creación de la propia definición operacional se encuen- tran muy relacionadas con una adecuada revisión de la literatura. Cuando ésta ha sido cuidadosa, se tiene una gama más amplia de definiciones operacionales para elegir o más ideas para desarrollar una nueva. Asimismo, al contar con estas definiciones, el tránsito a la elección del o los instrumentos para recabar los datos es rápido, pues sólo debemos considerar que se adapten al diseño y a la muestra del estudio. En una investigación se tienen por lo regular diversas variables y, por tanto, se formularán varias definiciones conceptuales y operacionales. Algunas variables no requieren que su definición conceptual se mencione en el reporte de inves- tigación, porque ésta es relativamente obvia y compartida. El mismo título de la variable la define; por ejemplo, “género” y “edad”. Pero prácticamente todas las variables requieren una definición operacional para ser evaluadas de manera empírica, aun cuando en el estudio no se formulen hipó- tesis. Siempre que se tengan variables, se deben definir operacionalmente. En el siguiente ejemplo se muestra una hipótesis con las correspondientes definiciones operacionales de las variables que la integran.
Tabla 6.4 ( continuación )
Ejemplo
Hi: “A mayor motivación intrínseca en el trabajo, menor ausentismo.” Variable = “Motivación intrínseca en el trabajo”. “Ausentismo laboral”.
Definiciones conceptuales:
“Estado cognitivo que refleja el grado en que un trabajador atribuye la fuerza de su comportamiento en el trabajo a satisfacciones o beneficios derivados de sus tareas laborales en sí mismas. Es decir, a sucesos que no están mediatizados por una fuente externa a las tareas laborales del trabajador. Este estado de motivación puede ser señalado como una experiencia autosatisfactoria”.
“El grado en el cual un trabajador no se reporta a trabajar a la hora en que estaba programado para hacerlo”.
Definiciones operacionales:
“Autorreporte de motivación intrínseca (cuestionario autoadministrado) del Inventario de Características del Trabajo, versión mexicana”.
“Revisión de los registros electrónicos de asistencia al trabajo durante el último trimestre”.
