Este documento presenta información sobre hipótesis, variables independientes y dependientes en la investigación. Define hipótesis como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Explica que una variable independiente (X) es la causa y una variable dependiente (Y) es el efecto. Además, describe tipos de hipótesis como descriptivas, correlacionales, de diferencia de grupos y causales, e indica que deben ser observables, medibles y comprobarse empíricamente.
4. ¿Qué son las Variables?
VARIABLES
• Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es
susceptible de medirse u observarse. Propiedad que tiene
una variación que puede medirse y observarse.
• Las variables adquieren valor para la investigación científica
cuando se relacionan con otras variables, es decir, si forman
parte de una hipótesis o de una teoría. En este caso se les
suele denominar constructos o construcciones hipotéticas.
Ejemplos de Variables:
• Trastorno en el lenguaje
• Hiperactividad
• Problemas Conductuales
• Psicomotricidad
• Escases del agua
3.2 Variable Independiente = X: Causa
3.3 Variable Dependiente = Y: Efecto
5. VARIABLES
Ejemplos de Variables:
• Automedicación
• Alimentación
• Obesidad
• Integración
• Salud
• Déficit atencional
• Carencia de afectividad en los párvulos
• Sistemas de emergencia
• Normas de seguridad
3.2 Variable Independiente = X: Causa
3.3 Variable Dependiente = Y: Efecto
6. Las Variables Categóricas (Cualitativas) son aquellas cuyos valores son del
tipo categórico, es decir, que indican categorías o son etiquetas
alfanuméricas o "nombres". A su vez se clasifican en:
Variables Categóricas Nominales: Son las variables categóricas que, además
de que sus posibles valores son mutuamente excluyentes entre sí, no tienen
alguna forma "natural" de ordenación. Por ejemplo, cuando sus posibles
valores son: "sí" y "no". A este tipo de variable le corresponde las escalas de
medición nominal.
Otro Ejemplo es la Variable: Sexo: “Masculino” “Femenino”
7. Variables Categóricas Ordinales: Son las variables categóricas que tienen algún
orden. Por ejemplo, cuando sus posibles valores son: "nunca sucede", "la mitad
de las veces" y "siempre sucede".
A este tipo de variable le corresponde las escalas de medición ordinal.
Otro Ejemplo es la Variable: “Nivel de Escolaridad”: Pre Básica – Enseñanza
Básica – Enseñanza Media
8. Las variables numéricas (Cuantitativas) toman valores numéricos. A estas
variables le corresponde las escalas de medición de intervalo, y a su vez se
clasifican en:
Variables Numéricas Discretas: Son las variables que únicamente toman
valores enteros o numéricamente fijos.
Por ejemplo: Las ocasiones en que ocurre un suceso, la cantidad de pesos que
se gastan en una semana, los barriles de petróleo producidos por un
determinado país, los puntos con que cierra diariamente una bolsa de valores,
etcétera.
9. Variables Numéricas Continuas: Llamadas también variables de medición, son
aquellas que toman cualquier valor numérico, ya sea entero, fraccionario o,
incluso, irracional.
Este tipo de variable se obtiene principalmente, como dice su nombre alterno, a
través de mediciones y está sujeto a la precisión de los instrumentos de medición.
Por ejemplo: El tiempo en que un corredor tarda en recorrer una cierta distancia
(depende de la precisión del cronómetro usado), la estatura de los alumnos de una
clase (depende de la precisión del instrumento para medir longitudes), la cantidad
exacta que despacha una bomba de combustible (para efectos de regulación y
fiscalización, y depende de la precisión del instrumento para medir volúmenes),
etcétera.
15. ¿Qué son las Hipótesis?
Hipótesis
• Las hipótesis son explicaciones tentativas al fenómeno
investigado. Constituyen una posible respuesta al problema y
pregunta de investigación.
• Las hipótesis se formulan en forma de proposiciones.
• Las hipótesis no necesariamente son verdaderas; pueden o no
serlo. Para esto debemos investigar y probarlas en la realidad.
• Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las
relaciones entre dos o más variables y se apoyan en
conocimientos organizados y sistematizados.
Ejemplos de Hipótesis:
•La mala enseñanza de las educadoras y a la poca preocupación
de la familia produce trastorno en el lenguaje de los niños.
• La falta de atención y preocupación de las familias en el hogar
incide en los problemas conductuales en los niños.
3.1 Hipótesis
16. ¿Qué Características debe tener una Hipótesis?
Características de las Hipótesis:
1.- Deben referirse a una situación real para poder ser sometidas a prueba en un
contexto verdadero. (Delimitación y acotación precisa del objeto de estudio).
2.- Las hipótesis deben estar compuestas por variables comprensibles, precisas y
concretas. Evitar variables abstractas o difíciles de operacionalizar.
Ejemplo: Actitud u opinión de los niños de sala cuna respecto al calentamiento
global y el paro en el puerto.
3.- La relación de las variables en las hipótesis debe ser clara, verosímil y lógica.
Ejemplo: La mala conducta en los niños de prekinder se debe a que instalarán
termoeléctricas en la costa sur de Iquique.
3.1 Hipótesis
17. ¿Qué Características debe tener una Hipótesis?
Características de las Hipótesis:
4.- Las variables en las hipótesis deben ser observables y medibles. Al igual que los
objetivos y preguntas de investigación no se deben incluir aspectos morales.
Ejemplo: La libertad del espíritu y razón de las educadoras de párvulo hacen que
ellas sean más creativas.
Todas las educadoras de párvulos buenas se van al cielo.
5.- Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas y procedimientos
disponibles para probarlas. Las hipótesis que formulemos pueden y deben ser
probadas en la realidad. (Se aporta evidencia a la hipótesis)
Ejemplo: Los narcotraficantes de Iquique invirtieron sus ganancias en sobornos a las
policías y en lujos vehículos.
3.1 Hipótesis
19. Tipos de Hipótesis
De Investigación
Hi
• Descriptivas de un valor o dato pronosticado (Prueba
Hipótesis parámetro media poblacional distribución teórica
inferencial)
• Correlacionales (coeficiente Pearson, Regresión Lineal)
• De la Diferencia de Grupos (Prueba T)
• Causales o Explicativas (Anova)
• De Estimación
•De Correlación
•De Diferencia de Medias
Estadísticas
3.1 Hipótesis
20. Hipótesis Descriptiva de un Valor o Dato Pronosticado
Se formulan en estudios de Alcance Descriptivo. La idea es intentar predecir la
fluctuación de un dato o valor en una o mas variables que se medirán.
Ejemplos:
“ La Ansiedad de los Niños con Necesidades Especiales será elevada”
“ El aumento del número de niños con Necesidades Especiales entre 8 y 16 años
será de un 20% en Unidades Educativas Tradicionales”
3.1 Hipótesis
21. Hipótesis Correlacionales
Especifican relaciones entre dos o más variables. Se formulan en estudios de
alcance correlacional.
Ejemplos:
“ Los niños obesos tienen un bajo rendimiento escolar”
“ A mayor tiempo dedicado por padres a trabajar tareas con sus hijos en el hogar,
mayor comprensión de lectura en los niños”
“A mayor X menor Y”
“A mayor X mayor Y”
“Los niños que tienen mejores calificaciones en matemáticas tienen también altas
calificaciones en físicas”
“A mayor conocimiento de los profesores sobre el síndrome de asperger, mayor
integración de éstos niños en el aula”
“A mayor confianza y autoestima de los niños con necesidades especiales, mejores
resultados en su rendimiento escolar”
3.1 Hipótesis
22. Hipótesis de la Diferencia de Grupos
Sirven para comparar grupos. Se establece una diferencia.
Ejemplos:
“Las personas que practican con regularidad actividad física y se alimentan de
manera saludable, tienen mejor salud que las personas que no tienen estos
hábitos”
(Existe diferencia direccional, se le asigna un mayor valor a uno de los grupos de
comparación)
“El tiempo que tardan en desarrollar el SIDA personas contagiadas por
transfusión sanguínea, es menor que los que adquieren el VIH por transmisión
sexual”
3.1 Hipótesis
23. Hipótesis Causales o que establecen relaciones de causalidad
Propone un sentido de entendimiento de las relaciones. Establece una relación de
causa (X Variable Independiente) y efecto (Y Variable Dependiente)
Ejemplos:
“Los niños con familia desintegrada tienen una baja autoestima”
Además de establecer una relación entre las variables, propone la causalidad de esa
relación.
Correlación y causalidad son conceptos asociados, pero distintos. Si dos variables
están correlacionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra.
“A mayor altura, mayor inteligencia”
Se puede probar o no la correlación. Hay correlación, pero se puede completar la
hipótesis mencionando las causas o factores que hacen que esto suceda en esa
realidad, es decir la posible explicación. Para establecer causalidad antes debe haberse
demostrado correlación (prueba estadística, coeficiente de correlación), pero la causa
debe ocurrir antes que el efecto. Los cambios en las causas pueden provocar cambios
en él o los efectos.
3.1 Hipótesis
24. Hipótesis Causales o que establecen relaciones de causalidad
Hipótesis Causales Bivariadas: Establece una relación de causa (X Variable
Independiente) y efecto (Y Variable Dependiente)
Hipótesis Causales Multivariadas: Hipótesis causales multivariadas. Establecen
relaciones entre varias variables.
“Efectividad en la planificación y ejecución de las clases” Mejores rendimientos
Cohesión Grupal
Buen Clima en el Aula
“Buen Clima Laboral, Capacitación y Motivación intrínseca
Retroalimentación en los colegios” Satisfacción Laboral
Cuando las hipótesis causales se someten al análisis estadístico, se evalúa la influencia
de cada variable independiente (X causa) en la variable dependiente (Y efecto)
3.1 Hipótesis
