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Tipos de hipótesis:
 Hipótesis nula. Es aquella que nos dice que no existen
diferencias significativas entre los grupos, que se estudian. La
hipótesis nula se utiliza en toda investigación en que se
estudian las características de dos o más grupos, siendo aquella
que establece que no existen diferencias significativas entre los
grupos. Por ejemplo, un investigador se propone verificar una
hipótesis, la cual sostiene que la práctica de ajedrez mejora el
rendimiento escolar de los alumnos de escuela primaria. Para
ello, divide al azar una muestra de niños en dos grupos: uno
que denominará experimental, el cual recibirá clases intensivas
de ajedrez durante un mes, y otro que se llamará grupo control,
que no recibirá clases del "juego ciencia".
 En este caso, la hipótesis nula será aquella que postula
que no habrá diferencias en el rendimiento escolar
entre el grupo que recibió las clases y el que no la
recibió.
La importancia de la hipótesis nula radica en que es
de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza
según el resultado de la prueba realizada, además de
contribuir a determinar las diferencias entre los grupos
sometidos a prueba (el experimental y el de control), y
si dichas diferencias son significativas.
 Hipótesis de trabajo. Es aquella que le sirve al investigador
como base de su investigación, o sea, trata de dar una
explicación tentativa al fenómeno que se está investigando.
Es la hipótesis que responde a las inferencias o creencias del
investigador, es decir, aquella que utilizará para dar una
explicación al fenómeno investigado, y que de algún modo se
contrapone a la hipótesis nula. En otros términos, la hipótesis
de trabajo es operacional, ya que muestra cuantitativamente lo
planteado en la hipótesis conceptual.
Hipótesis conceptual. Se formula como resultado de las
explicaciones teóricas aplicables a nuestro problema. Es la
hipótesis que se formula en base al marco teórico aplicable al
problema de investigación, y debe explicar desde alguna
perspectiva el fenómeno estudiado. Este tipo de hipótesis orienta
la investigación focalizando el problema como base para la
búsqueda de datos que la corroboren o refuten, y debe ser
acorde con los objetivos propuestos. Se puede enunciar como
relación causal o determinante derivada del planteamiento del
problema, e implicar variables comprendidas en el marco
teórico
Hipótesis alternativa. Al responder a
un problema, es muy conveniente
proponer otras hipótesis en que
aparezcan variables independientes
distintas de las primeras que
formulamos.
 Hipótesis estadística: En el campo de la utilización y
aprovechamiento de la estadística, las decisiones se
toman siempre sobre determinadas hipótesis. La
eficiencia de las campañas publicitarias o de los
proceso de producción se fundan en criterios
numéricos, y tales hipótesis se expresan en función de
parámetros estadísticos. En el análisis de todo
problema de investigación, la contrastación de una
hipótesis dada se realiza aceptando o negando una
alternativa lógica.
 Cuando se estudian fenómenos que obedecen a leyes
estadísticas se busca establecer relaciones numéricas
bastante regulares, siendo más significativa esta
regularidad cuando mayor es el número de fenómenos
o la población (el alcance de su carácter cuantitativo),
perdiendo validez el criterio estadístico cuando la
muestra tiende a ser poco representativa desde una
perspectiva numérica: Las condiciones que se
requieren para aplicar hipótesis estadísticas son las
siguientes: a) una gran masa de elementos, b)
independencia de estos entre sí, c) el establecimiento
de una relación de causalidad.
 Hipótesis causal: Toda hipótesis plantea una relación
funcional entre variables. Esta relación puede ser
causal, cuando una variable produce un efecto
determinado sobre otra variable, o correlacional
(cuando las variaciones de una se relacionan de algún
modo con las variaciones de la otra). En una hipótesis
que sustenta una relación causal, las variables se
llaman dependiente e independiente. La variable que
se supone causa el efecto en la otra -manejada por el
investigador-, es la variable independiente, y sobre la
que se produjo el efecto es la variable dependiente.
 La modificación entonces de la variable independiente
produce un cambio en un parámetro (probabilidad,
magnitud o frecuencia) en determinada variable
dependiente. Cuando se pretende contrastar una
hipótesis causal, el cambio que una variable produce
en otra, se deben modificar los valores de la primera
variable, independiente, y registrar si los valores de la
segunda variable cambian en consecuencia. Un
ejemplo de hipótesis causal sería: "La rebaja del precio
de las entradas a las canchas de fútbol produce un
aumento de los concurrentes a los estadios".
 Hipótesis correlacional: La formulación de hipótesis
correlaciónales supone la evaluación de la relación
entre variables. La investigación correlacional tiene de
por sí un valor explicativo, ya que saber que dos
conceptos o variables se relacionan de determinada
manera, aporta información explicativa que establece
una relación entre variables (en una correlación que
puede ser múltiple), sin necesidad de plantear cómo se
dan estas asociaciones
En una hipótesis correlacional, por lo
tanto, no importa tanto el orden en
que se coloquen las variables. A
determinadas condiciones de prueba o
contrastación, se busca ver cómo se
comportan las variables objeto de
estudio.
VARIABLES
 Se pueden definir como todo aquello que vamos a
medir, controlar y estudiar en una investigación o
estudio.
 Las variables deben ser susceptibles de medición.
 Variable es todo aquello que puede asumir diferentes
valores, desde el punto de vista cuantitativo o
cualitativo.
Para Operacionalizar las variables, nos
podemos basar en los indicadores, que
constituyen el conjunto de actividades
o características propias de un
concepto.
TIPOS DE VARIABLES
• Variable dependiente: reciben este nombre las
variables a explicar, o sea el objeto de
investigación, que se intenta explicar en función
de otras variables.
• La variable dependiente puede ser definida
como los cambios sufridos por los sujetos como
consecuencia de la manipulación de la variable
independiente por parte del experimentador.
 La independiente es aquella propiedad de un
fenómeno a la que se le va a evaluar su capacidad para
influir, incidir o afectar a otras variables.
 Variable independiente: son las variables explicativas,
o sea los factores susceptibles de explicar las variables
dependientes
 La independiente por manipulación es la que el
investigador aplica según su criterio, se hace en
estudios de carácter experimental.
Son el máximo grado de
operacionalización de las variables.
Son instrumentos que permiten
señalar o no la presencia de la
variable
Indicadores
Definición nominal:
Variable a medir
Definición operacional:
Lo que se mide
Dimensiones: Factor a medir
Indicadores: Señala cómo medir cada uno de los factores o rangos
de la variable
Índices: Ponderación porcentual del valor para investigadores y
dimensiones
Variable dependiente Aprendizaje del
alumno
Variable independiente Nivel
académico
Variable dependiente:
Abstencionismo
Variable independiente (1) Desconocimiento de programas del
candidato.
Variable independiente (2) Desconocimiento de operación del
tarjetón.
ejemplos
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
• Sabino, Carlos A. El Proceso de Investigación. Buenos
Aires. Ed. Lumen - Humanitas. 1996.
 Tenorio Bahena, Jorge. Investigación Documental. 3ª
ed. México. Ed. Mac Graw - Hill. 1988
 Tamayo, Mario. El Proceso de la Investigación
Científica. 3ª ed. México Ed. Limusa S.A., 1998.
Marco de referencia
 ¿Qué es? Ubicar la Investigación dentro de una
teoría, enfoque o escuela.
 Qué funciones cumple?
 Permite prevenir errores
detectados en otros estudios
 Sirve de guía al Investigador
 Provee un marco para la
interpretación de resultados
• Marco de Antecedentes: es el
resumen de los resultados
encontrados por otros
investigadores.
• Marco Teórico:
Fundamentación teórica dentro
de la cual se enmarca la
investigación
• Marco Conceptual: Elaboración
conceptual del problema; aparecen
las definiciones contempladas por
las variables, categorías y
objetivos; ellas están propuestas
por otros investigadores y sus
teorías
• Marco Histórico (algunas veces):
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ALGUNOS CONECTORES DE
REDACCIÓN EN CITA.
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Tipos de hipotesis

  • 1.
  • 2. Tipos de hipótesis:  Hipótesis nula. Es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos, que se estudian. La hipótesis nula se utiliza en toda investigación en que se estudian las características de dos o más grupos, siendo aquella que establece que no existen diferencias significativas entre los grupos. Por ejemplo, un investigador se propone verificar una hipótesis, la cual sostiene que la práctica de ajedrez mejora el rendimiento escolar de los alumnos de escuela primaria. Para ello, divide al azar una muestra de niños en dos grupos: uno que denominará experimental, el cual recibirá clases intensivas de ajedrez durante un mes, y otro que se llamará grupo control, que no recibirá clases del "juego ciencia".
  • 3.  En este caso, la hipótesis nula será aquella que postula que no habrá diferencias en el rendimiento escolar entre el grupo que recibió las clases y el que no la recibió. La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba (el experimental y el de control), y si dichas diferencias son significativas.
  • 4.  Hipótesis de trabajo. Es aquella que le sirve al investigador como base de su investigación, o sea, trata de dar una explicación tentativa al fenómeno que se está investigando. Es la hipótesis que responde a las inferencias o creencias del investigador, es decir, aquella que utilizará para dar una explicación al fenómeno investigado, y que de algún modo se contrapone a la hipótesis nula. En otros términos, la hipótesis de trabajo es operacional, ya que muestra cuantitativamente lo planteado en la hipótesis conceptual.
  • 5. Hipótesis conceptual. Se formula como resultado de las explicaciones teóricas aplicables a nuestro problema. Es la hipótesis que se formula en base al marco teórico aplicable al problema de investigación, y debe explicar desde alguna perspectiva el fenómeno estudiado. Este tipo de hipótesis orienta la investigación focalizando el problema como base para la búsqueda de datos que la corroboren o refuten, y debe ser acorde con los objetivos propuestos. Se puede enunciar como relación causal o determinante derivada del planteamiento del problema, e implicar variables comprendidas en el marco teórico
  • 6. Hipótesis alternativa. Al responder a un problema, es muy conveniente proponer otras hipótesis en que aparezcan variables independientes distintas de las primeras que formulamos.
  • 7.  Hipótesis estadística: En el campo de la utilización y aprovechamiento de la estadística, las decisiones se toman siempre sobre determinadas hipótesis. La eficiencia de las campañas publicitarias o de los proceso de producción se fundan en criterios numéricos, y tales hipótesis se expresan en función de parámetros estadísticos. En el análisis de todo problema de investigación, la contrastación de una hipótesis dada se realiza aceptando o negando una alternativa lógica.
  • 8.  Cuando se estudian fenómenos que obedecen a leyes estadísticas se busca establecer relaciones numéricas bastante regulares, siendo más significativa esta regularidad cuando mayor es el número de fenómenos o la población (el alcance de su carácter cuantitativo), perdiendo validez el criterio estadístico cuando la muestra tiende a ser poco representativa desde una perspectiva numérica: Las condiciones que se requieren para aplicar hipótesis estadísticas son las siguientes: a) una gran masa de elementos, b) independencia de estos entre sí, c) el establecimiento de una relación de causalidad.
  • 9.  Hipótesis causal: Toda hipótesis plantea una relación funcional entre variables. Esta relación puede ser causal, cuando una variable produce un efecto determinado sobre otra variable, o correlacional (cuando las variaciones de una se relacionan de algún modo con las variaciones de la otra). En una hipótesis que sustenta una relación causal, las variables se llaman dependiente e independiente. La variable que se supone causa el efecto en la otra -manejada por el investigador-, es la variable independiente, y sobre la que se produjo el efecto es la variable dependiente.
  • 10.  La modificación entonces de la variable independiente produce un cambio en un parámetro (probabilidad, magnitud o frecuencia) en determinada variable dependiente. Cuando se pretende contrastar una hipótesis causal, el cambio que una variable produce en otra, se deben modificar los valores de la primera variable, independiente, y registrar si los valores de la segunda variable cambian en consecuencia. Un ejemplo de hipótesis causal sería: "La rebaja del precio de las entradas a las canchas de fútbol produce un aumento de los concurrentes a los estadios".
  • 11.  Hipótesis correlacional: La formulación de hipótesis correlaciónales supone la evaluación de la relación entre variables. La investigación correlacional tiene de por sí un valor explicativo, ya que saber que dos conceptos o variables se relacionan de determinada manera, aporta información explicativa que establece una relación entre variables (en una correlación que puede ser múltiple), sin necesidad de plantear cómo se dan estas asociaciones
  • 12. En una hipótesis correlacional, por lo tanto, no importa tanto el orden en que se coloquen las variables. A determinadas condiciones de prueba o contrastación, se busca ver cómo se comportan las variables objeto de estudio.
  • 13. VARIABLES  Se pueden definir como todo aquello que vamos a medir, controlar y estudiar en una investigación o estudio.  Las variables deben ser susceptibles de medición.  Variable es todo aquello que puede asumir diferentes valores, desde el punto de vista cuantitativo o cualitativo.
  • 14. Para Operacionalizar las variables, nos podemos basar en los indicadores, que constituyen el conjunto de actividades o características propias de un concepto.
  • 15. TIPOS DE VARIABLES • Variable dependiente: reciben este nombre las variables a explicar, o sea el objeto de investigación, que se intenta explicar en función de otras variables. • La variable dependiente puede ser definida como los cambios sufridos por los sujetos como consecuencia de la manipulación de la variable independiente por parte del experimentador.
  • 16.  La independiente es aquella propiedad de un fenómeno a la que se le va a evaluar su capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables.  Variable independiente: son las variables explicativas, o sea los factores susceptibles de explicar las variables dependientes  La independiente por manipulación es la que el investigador aplica según su criterio, se hace en estudios de carácter experimental.
  • 17. Son el máximo grado de operacionalización de las variables. Son instrumentos que permiten señalar o no la presencia de la variable Indicadores
  • 18. Definición nominal: Variable a medir Definición operacional: Lo que se mide Dimensiones: Factor a medir Indicadores: Señala cómo medir cada uno de los factores o rangos de la variable Índices: Ponderación porcentual del valor para investigadores y dimensiones
  • 19. Variable dependiente Aprendizaje del alumno Variable independiente Nivel académico Variable dependiente: Abstencionismo Variable independiente (1) Desconocimiento de programas del candidato. Variable independiente (2) Desconocimiento de operación del tarjetón. ejemplos
  • 20. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS • Sabino, Carlos A. El Proceso de Investigación. Buenos Aires. Ed. Lumen - Humanitas. 1996.  Tenorio Bahena, Jorge. Investigación Documental. 3ª ed. México. Ed. Mac Graw - Hill. 1988  Tamayo, Mario. El Proceso de la Investigación Científica. 3ª ed. México Ed. Limusa S.A., 1998.
  • 21. Marco de referencia  ¿Qué es? Ubicar la Investigación dentro de una teoría, enfoque o escuela.  Qué funciones cumple?  Permite prevenir errores detectados en otros estudios  Sirve de guía al Investigador  Provee un marco para la interpretación de resultados
  • 22. • Marco de Antecedentes: es el resumen de los resultados encontrados por otros investigadores.
  • 23. • Marco Teórico: Fundamentación teórica dentro de la cual se enmarca la investigación
  • 24. • Marco Conceptual: Elaboración conceptual del problema; aparecen las definiciones contempladas por las variables, categorías y objetivos; ellas están propuestas por otros investigadores y sus teorías
  • 25. • Marco Histórico (algunas veces): Ubicación histórica del estudio • Marco Legal (algunas veces): Aspectos legales que enmarcan el estudio a realizar
  • 26. ALGUNOS CONECTORES DE REDACCIÓN EN CITA.  Autores, como  Para ahondar en el problema  Citar “ “ y luego colocar (A.A,F.P, Pag)  Sin fecha y pagina(nuestrochile,educarchile.cl)  Comenzar con cita En A(F.P)  En Universia, Noticias Colombia (2009) El texto del profesor Manuel Alfonso Guevara, describe…  En Gutiérrez (2003), se afirma que
  • 27.  Comenzar párrafo escribiendo y luego por ejemplo citar… En contexto-educativo (2000)  el autor plantea…  En (catedras.fsoc.uba.ar) Pierre Ansar, hace una referencia a que es en las ciencias de la vida donde Saint-Simón  Después de Saint Simón, John Dewey es
  • 28.  En la página de (contexto educativo ,2000), se plantea que … • Uno de los aspectos importantes a tener en cuenta para el estudio del problema …; (quiere decir que hay otros aspectos) • El tema de la … • El concepto de…  En Iptango, La porteña Tango, revista virtual se le realiza una entrevista a …